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双十一低价激战提前开锣：战线一年更比一年长 本报（chinatimes.net.cn）记者卢晓 北京报道作为观察下半年消费趋势的重要窗口，每年的双十一大促都是电商行业集体面临的严峻考验。但身在其中的参与者们，却并不期待这场考验尽早结束。10月9日，抖音电商和京东的双十一大促相继正式开始，分别比去年早了9天和5天，苏宁易购则将双十一大促连上了“国庆档”，天猫双十一大促虽然比去年晚了一天开启，但也比去年晚三天结束。在战线越来越长背后，性价比依然是近年来各个消费市场的重要考量维度。伴随国补等一系列刺激消费政策持续落地，低价依然是今年双十一消费热潮的最大关键词，但电商平台们显然各有自己要完成的小目标。战线越拉越长作为电商平台年底的一场集体硬仗，双十一大促的战线一年更比一年长。“现在付订金，晚上零点开价，双十一全程保价。”10月8日，北京消费者小王在抖音电商某家电品牌的直播间中被主播这样的反复承诺打动。支付了20元订金后，随着次日零点抖音双十一大促正式开启，在他领完国补和平台补贴后，原本售价约2700元的产品便宜了约560元，降价幅度超过20%。不只是比去年提前9天正式开启双十一大促，有业内人士在跟《华夏时报》记者交流时还表示，据他了解今年抖音电商自9月16日开始的中秋大促和双十一大促连在一起，整体活动时长57天，“商家报名参与中秋大促，将会直通双11大促。”京东也在10月9日晚上八点正式开启双十一大促，持续至11月14日，为期37天。苏宁易购则自9月30日开启“家电普惠日”，将今年双十一大促提前至国庆档，全程长达44天。苏宁易购相关人士还告诉本报记者，国庆期间苏宁易购各地门店也将迎来集中“开店季”，其中包括6家代表苏宁易购最高门店规格体验的Max门店。“不等双11，国庆超级补，买就现在”，苏宁易购门店平台事业部总裁徐开闯还这样表示。但并非所有的电商平台的双十一大促都比去年更早。据记者了解，天猫今年双十一大促于10月15日开启预售，比去年晚了一天。但11月14日的结束日比去年晚了三天，整个大促时长31天。此外，双十一大促的主要玩家中，拼多多目前还没有宣布双十一大促启动的明确时间。而在去年，它于10月8日就启动了百亿补贴的双十一大促。“我们天天都是双十一，”10月9日，拼多多相关人士对本报记者说。海豚智库创始人李成东认为，电商平台双十一大促提前抢跑，主要还是吸引消费者注意，拉高自己平台的销售，此外时间错位，也是他们争取商家资源的一种手段。他对本报记者表示，过去十年，电商平台的大促时间越拉越长，有助于平台平滑流量峰值、缓解物流压力。低价背后的不同选择看起来，低价依然是今年双十一大促的主旋律之一。电商平台们也都力求让发券、补贴这些屡见不鲜的玩法更简单。记者从多家电商平台了解，今年双十一京东主打“官方直降，低至1折”，此外消费者还可额外领至高2111元的官方加补券包，抖音电商也推出“立减折扣”“一件直降”“消费券”等优惠活动，立减优惠力度为15%及以上。苏宁易购方面也提出，要加码10%-15%-20%的梯度补贴，确保补贴后价格具备长期竞争力，满足多层级消费需求。嘉世咨询合伙人李应涛对《华夏时报》记者表示，历经多年厮杀，电商平台之间的双十一竞争，已不复原来的激烈和白热化，各个电商平台越来越依据各自平台的属性，以及本身的战略布局，来构成差异化的双11的打法。他对记者举例称，京东今年双十一大促为期37天，核心动机就是要抢占大额消费市场，强化用户粘性，因此它采取现货开卖和官方直降模式，不仅降低用户的决策门槛，还可以避免跟天猫在复杂玩法上直接竞争；而抖音电商今年双十一周期相对最长的原因在于，“它抢跑的本质还是想利用内容流量的优势来提前锁定目标人群，即冲动型消费人群，同时通过延长周期来分散物流压力。”需要提及的是，随着10月1日总额690亿元的第四批国家消费补贴正式启动，今年双十一大促中家电3C等领域的低价趋势更为明显。一直在高端空调市场占据优势的格力电器今年双十一开启价格下沉，10月9日晚间记者在京东App上观察到，格力电器晶弘品牌的小凉神空调正式开售，1.5匹新一级能效变频空调挂机售价只有1999元。在这背后，据奥维云网数据，今年Q2家用空调线上2100元以下的低端机销量占比首次超过50%。此外，近日大疆在淘宝、京东等电商平台官方店铺预告多款产品从10月9日开始降价，多个产品价格降幅在千元左右，引发此前高价购买产品的消费者不满以及公开维权，其线上线下不同退货机制也引发外界关注。李应涛对本报记者表示，近年来追求性价比的消费态势，叠加家电3C行业由于产能或者技术升级迭代造成的库存风险，以及市场竞争的白热化，这个市场确实还是以低价为主旋律，但不同厂商的具体策略出现分化，“比如苹果、华为这些头部厂商还是通过价保、以旧换新等服务来平衡价格和利润，大疆等一些中腰部品牌则会通过局部降价和技术差异化来争夺市场份额，而一些白牌的家电3C产品价格则会加大降价力度，可能比品牌要低30%—40%。”李成东则认为，电商平台的低价竞争是常态，双十一就是要低价，目前的消费环境对价格也更加敏感。但他同时也对本报记者表示，双十一大促要“价值战”与“价格战”并行，对于品牌来说，还是需要精准定位，是巩固高端价值还是争夺低价市场份额。要善用“国补”等政策红利吸引价格敏感型用户，同时务必做好全渠道服务的协同，避免因售后政策不统一引发消费者不满。责任编辑：黄兴利 主编：寒丰
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比特币一度跌13%！币圈清算！一天超百亿美元遭平仓、不到一小时70多亿 周五，受特朗普关税威胁影响，加密货币市场大幅下跌，美股盘后一度加速跳水、跌幅加剧。加密货币的最新抛售潮是自至少今年4月初以来规模最大的一次。全球最大加密货币比特币日内跌幅达13.5%，失守11万美元关口，最低报105930美元，随后收窄跌幅。比特币本周一曾创下逾12.625万美元的历史新高。规模较小、流动性较差的代币受到的冲击更大。以太币一度暴跌逾17%，瑞波币和狗狗币则更是暴跌逾30%。 根据Coinglass的数据，过去24小时内约有100亿美元的加密押注被清空，为至少自今年4月初以来最大的一轮强制平仓浪潮。清算主要集中在美国时间周五下午，不到一小时，交易员们就看到超过70亿美元的仓位被清算。周五纽约尾盘，CME比特币期货BTC主力合约较周四纽约尾盘跌5.94%，至11.6万美元下方，北京时间周五22:57开始持续震荡下行，本周累计下跌7.37%，周一至周四大致持稳于12.3万美元附近，周五打破沉闷的交易状态并显著走低。CME以太币期货DCR主力合约周五重挫11.29%，报3879美元，一度跌至3850美元，本周累计下跌14.80%，周二至周五呈持续走低态势。有业内人士指出，市场的不确定性导致风险资产暴跌，衍生品市场对下行保护需求激增。
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【钛晨报】事关政务领域人工智能大模型部署，两部门最新发声；娃哈哈回应宗馥莉辞职：属实；高通公司涉嫌违反反垄断法，市场监管总局依法决定立案调查 【钛媒体综合】中央网信办、国家发展改革委近日联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。《指引》强调场景牵引。政务部门可围绕政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策等工作中的共性、高频需求，因地制宜、结合实际，选择典型场景进行人工智能大模型探索应用。《指引》强调规范部署。政务部门应根据不同政务场景需求与现有技术基础，审慎选择人工智能大模型实施路径。应以统筹集约的方式开展政务领域人工智能大模型部署，地市应在省（自治区、直辖市）统一要求下开展部署应用，县级及以下原则上应复用上级的智能算力和模型资源开展应用和服务。应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式，统筹推进政务大模型部署应用，防止形成“模型孤岛”。应加强政务数据治理，持续提升数据质量，支撑政务大模型的优化训练。《指引》强调运行管理。政务部门应统筹减负和赋能，避免盲目追求技术领先、概念创新，切实防范“数字形式主义”。应建立健全全周期管理体系，明确应用方式和边界，落实人工智能大模型“辅助型”定位，防范模型“幻觉”等风险。应将持续迭代优化作为人工智能大模型部署应用的关键环节，建立常态化更新机制。应扎实做好安全管理，建立安全责任制度，明确安全职责和任务，提升人工智能安全风险应对能力。应严格落实保密要求，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型，防范敏感数据汇聚、关联引发的泄密风险。《指引》指出，要加强组织实施，加快推进政务领域人工智能大模型国家标准体系建设和重点标准研制，及时总结推广典型场景和创新应用。开展监测评估，构建政务领域人工智能大模型部署应用全流程监测评估体系，持续迭代优化。做好培训宣传，增强工作人员应用能力和水平，提升全民数字素养。钛媒摘声： AI芯片的核心技术瓶颈在于数据传输成本过高，必须尽量避免数据传输，用计算来替代它。现在TPU和GPU都采用这个设计思路，它们会做大量运算，同时尽量减少数据传输，但这种做法也有极限，当想追求更高的并行规模时，效率会不升反降，甚至最终成为性能瓶颈。就像当年CPU遭遇的情况一样，CPU的性能之所以停滞不前，就是因为所有性能优化手段都用尽了。 ——图灵奖得主 轩尼诗 AI不是一阵风，而是一条在未来十年、甚至更长时间的“时代主航道”。技术、政策、市场、资本的四重共识已经形成，接下来比拼的，不是谁能预测未来，而是谁能把“认知”变成“系统性的行动”。 ——盘古智库理事长 易鹏国内公司：娃哈哈回应宗馥莉辞职：属实10月10日消息，多家媒体报道，宗馥莉已于9月12日向娃哈哈集团有限公司辞去公司法人代表、董事及董事长等相关职务并已通过集团股东会和董事会的相关程序，对此娃哈哈相关人士回应：“属实”。智元机器人回应赴港上市传闻：不实消息10月10日消息，今日有消息称，智元机器人计划明年在香港上市，已聘请中金公司、中信证券和摩根士丹利负责其股票发行事宜，目标估值为51亿至64亿美元。智元机器人对此回应称：不实消息。极氪科技CBO关海涛确认将离职10月10日消息，极氪科技首席品牌官（CBO）关海涛在朋友圈确认即将离职的消息，并称“即将结束杭漂”。此前，市场传出了关海涛疑似因个人家庭方面原因将从极氪离职的消息。今年9月，吉利汽车和极氪科技股东先后同意两家公司的合并方案，合并完成后，极氪科技将成为吉利汽车的全资子公司，相应的人员、资源结构优化也在随之进行。国外企业： 高通公司涉嫌违反反垄断法，市场监管总局依法决定立案调查10月10日消息，因高通公司收购Autotalks公司未依法申报经营者集中，涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》，市场监管总局依法对高通公司开展立案调查。亚马逊云科技推出Agentic AI应用Quick Suite10月10日消息，亚马逊云科技宣布推出Agentic AI应用“Amazon Quick Suite”，旨在帮助员工全面提升工作效率，帮助员工转变获取信息洞察的方式，开展深度研究、自动化任务、数据可视化，并执行跨应用的任务。Amazon Quick Suite可连接企业内部知识库、主流应用，以及亚马逊云科技的服务如Amazon S3和Amazon Redshift，并通过MCP集成扩展接入超过1000个应用。马斯克与4名前推特高管达成和解，9亿元天价和解费10月10日消息，美国企业家埃隆·马斯克及旗下社交媒体平台X，也就是前推特，与该公司4名前高管就一起遣散费诉讼达成和解，索赔金额总计达1.28亿美元（约合人民币9亿元），和解协议的具体条款尚未对外披露。此次诉讼源于2022年马斯克完成对推特公司的收购后，随即裁减了超过一半的员工，并将推特更名为X。原告方称，马斯克曾错误指控他们行为不当，并在他们起诉其试图违约收购推特后强迫他们离职。在此之后，他们并未获得承诺的遣散费。政策风向： 证监会发布《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》等3项金融行业标准10月10日消息，证监会近日发布《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》3项金融行业标准，自公布之日起施行。《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》规范了中国证券交易所业务相关数据项的业务分类、名称、业务含义、数据类型和长度等属性要素，为证券期货行业机构开展相关数据建设和应用实践提供必要指导。该标准的制定实施有助于规范数据加工存储、提升数据流通效率，在强化关键领域信息披露的同时加快推进行业数字化转型。《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业务全生命周期的数据元规范。该标准的制定实施将为证券期货行业机构提供企业资产证券化业务数据领域的实用通用规范，旨在巩固行业数据治理基础、推动行业信息高效共享，助力构建高质量、数字化的资本市场。《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务定义、数据类型。该标准的制定实施有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数据采集标准，推动监管数字化、智能化转型。下一步，证监会将持续做好数据治理和业务服务标准制定工作，有序推进资本市场信息化数字化建设，不断夯实科技监管基础。交通运输部发布对美船舶收取船舶特别港务费的公告10月10日消息，交通运输部发布对美船舶收取船舶特别港务费的公告，其中指出根据《中华人民共和国国际海运条例》等法律法规和国际法基本原则，经国务院批准，自2025年10月14日起，对美国的企业、其他组织和个人拥有船舶所有权的船舶；美国的企业、其他组织和个人运营的船舶；美国的企业、其他组织和个人直接或间接持有25%及以上股权(表决权、董事会席位)的企业、其他组织拥有或运营的船舶；悬挂美国旗的船舶；在美国建造的船舶，由船舶挂靠港口所在地海事管理机构负责收取船舶特别港务费。有关事项公告如下：一、对上述船舶，按航次计收船舶特别港务费，分阶段实施，具体收取标准如下(不足1净吨的按1净吨计)。(一)自2025年10月14日起靠泊中国港口的，按每净吨400元人民币计收；(二)自2026年4月17日起靠泊中国港口的，按每净吨640元人民币计收；(三)自2027年4月17日起靠泊中国港口的，按每净吨880元人民币计收；(四)自2028年4月17日起靠泊中国港口的，按每净吨1120元人民币计收。二、船舶在同一航次挂靠多个中国港口的，仅在首个挂靠港缴纳船舶特别港务费，后续的挂靠港不再收取。同一艘船舶，一年内收取船舶特别港务费不超过5个航次。工信部：开展卫星物联网业务商用试验，支撑商业航天、低空经济等新兴产业安全健康发展10月10日消息，工信部就《工业和信息化部关于组织开展卫星物联网业务商用试验的通知（征求意见稿）》公开征求意见。通过开展卫星物联网业务商用试验，丰富卫星通信市场供给，激发市场主体活力，提升行业服务能力，建立安全监管体系，形成可复制可推广的经验和模式，支撑商业航天、低空经济等新兴产业安全健康发展，服务构建新发展格局。卫星物联网业务商用试验对象为符合条件的企业，企业通过构建卫星物联网星座，建立客服系统，以及计费、营账等业务支撑系统，提供卫星物联网服务。国家金融监督管理总局：推动财产保险公司非车险业务经营理念，由追求规模、速度向追求质量、效益转变10月10日消息，国家金融监督管理总局发布《关于加强非车险业务监管有关事项的通知》。《通知》按照防风险强监管促高质量发展的工作思路，坚持问题导向、目标导向，聚焦非车险领域经营不规范、非理性竞争等问题，重点在六方面强化要求。一是优化考核机制，推动财产保险公司非车险业务经营理念，由追求规模、速度向追求质量、效益转变。二是规范产品开发使用，强化保险费率管理，严格执行经备案的保险产品，推动非车险产品的使用符合备案内容。三是规范保费收入管理，要求财产保险公司完善信息系统、健全内控机制，从源头严格财务管理。四是强化市场行为监管，对未按照规定使用经备案条款费率，编制或提供虚假报告、报表、文件、资料等行为，依法采取监管措施或实施行政处罚。五是推动改进非车险承保理赔服务，提升服务便捷性，增强保险消费者获得感。六是发挥行业组织支撑服务作用，有序推动非车险标准化建设，为提升非车险经营质量和监管实效提供有力支撑。股市行情： 今年9月新开户数293.72万户，同比增长60.73%10月10日消息，据交易所数据显示，9月A股新开户数293.72万户，同比增长60.73%，为今年以来单月第二高，仅次于今年3月A股新开户数306.55万户。具体来看，9月A股293.72万户中，个人新开户292.63万户，机构新开户1.09万户，这属于今年以来机构新开户首次突破1万户。港交所：9月底证券市场市价总值49.9万亿港元，同比上升35%10月10日消息，香港交易所日前发布的市场概况显示，证券市场市价总值于2025年9月底为49.9万亿港元，同比上升35%。2025年9月的平均每日成交金额为3167亿港元，同比上升87%。2025年首九个月的交易所买卖基金平均每日成交金额为342亿港元，同比上升163%。企查查IPO申请获受理，拟登陆上交所主板10月10日消息，从上交所获悉，企查查科技股份有限公司IPO申请获受理，拟登陆上交所主板。本次IPO，企查查拟募资15亿元，拟使用募集资金4.58亿元投资于企查查C端商业大数据产品研发升级项目，1.71亿元投资于企查查B端商业大数据产品研发升级项目，3.68亿元投资于企查查多维大数据库升级项目，5.03亿元投资于企查查商业大数据人工智能研发项目。本次发行前，陈德强为公司的控股股东、实际控制人，其合计控制公司53.00%股份。赛力斯：香港联交所审议公司发行H股申请，但未获正式上市批准10月10日消息，赛力斯(601127.SH)公告称，公司正在申请发行境外上市外资股（H股）并在香港联交所主板上市。香港联交所上市委员会已审阅公司的上市申请，但该信函不构成正式的上市批准，香港联交所仍有对公司的上市申请提出进一步意见的权力。公司本次发行上市尚需取得相关监管机构、证券交易所的批准或核准，该事项仍存在不确定性。其他重要内容： 央行发布9月中央银行各项工具流动性投放情况10月10日消息，央行发布9月中央银行各项工具流动性投放情况。其中，短期逆回购净投放3902亿元，买断式逆回购净投放3000亿元，公开市场国债买卖净投放0元，中期借贷便利（MLF）净投放3000亿元，抵押补充贷款（PSL）净回笼883亿元。乘联分会：9月全国新能源乘用车厂商批发销量150万辆，同比增长22%10月10日消息，乘联分会介绍，根据月度初步乘联数据综合预估，9月全国新能源乘用车厂商批发销量150万辆，同比增长22%，环比增长16%；今年1-9月累计批发1,044.6万辆，同比增长32%。交通运输部：网约车监管信息交互系统9月份共收到订单信息7.58亿单，环比下降3.9%10月10日消息，据网约车监管信息交互系统监测，截至2025年9月30日，全国共有393家网约车平台公司取得网约车平台经营许可，环比持平。网约车监管信息交互系统9月份共收到订单信息7.58亿单，环比下降3.9%。（综合自新华社、央视新闻、第一财经等）
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每本书最高索赔15万美元！苹果因AI版权问题被告上法庭 IT之家 10 月 11 日消息，科技媒体 Appleinsider 昨日（10 月 10 日）发布博文，报道称两名学术作者已对苹果公司提起集体诉讼，指控其在训练“苹果智能”（Apple Intelligence）AI 系统时，使用了包含他们盗版作品的“Books3”数据库。苏珊娜・马丁内斯-康德（Susana Martinez-Conde）和斯蒂芬・麦克尼克（Stephen Macknik）两名来自纽约州立大学健康科学大学的学术作者已对苹果公司发起集体诉讼。 两位学者指控苹果在未获授权的情况下，利用包含其两部著作《幻觉冠军》（Champions of Illusion）与《思维的诡计》（Sleights of Mind）盗版内容的数据库，来训练“苹果智能”AI 系统，此举侵犯了他们的版权。该诉讼的核心证据链指向一个名为“Books3”的影子图书馆。具体来说，苹果公司曾在 2024 年 4 月承认，其在训练 OpenELM 语言模型时使用了名为“The Pile”的数据集，而“The Pile”当时恰好就包含了“Books3”数据库。该数据库收录了超过 18 万本书籍的全文，一份公开文件显示，原告的两部作品赫然在列。尽管“Books3”已于 2023 年 10 月因版权争议被移除，但原告认为苹果已经完成了对其作品的复制和训练。然而，该案也面临多重法律挑战。首先，苹果并未公布其用于训练的详细文档列表，因此证明苹果确实处理了涉案的具体书籍存在困难。其次，美国法院系统在以往的判例中（如 Midjourney 案），倾向于认为要求 AI 开发者对海量训练数据进行逐一授权与赔偿的难度过高。在另一起 Anthropic 公司的案件中，法官虽认定其使用书籍训练模型属于“合理使用”，但因其将书籍存储于中央图书馆而构成侵权，这为本案提供了复杂的参考。原告的诉求依然明确：要求进行陪-审团审判、获得经济赔偿，并永久禁止苹果使用其受版权保护的作品。根据美国版权法，如果故意侵权行为成立，苹果可能需要为每部侵权作品支付最高 15 万美元（IT之家注：现汇率约合 107 万元人民币）的赔偿。
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华尔街巨头评估发行稳定币计划 项目仍处初步探索阶段 智通财经APP获悉，周五，十家全球主要银行宣布联合探索发行与法定货币挂钩的稳定币，显示传统金融正加快融入区块链与加密资产生态的步伐。这一消息也紧随美国投行摩根士丹利扩大加密投资渠道的决定，标志着华尔街对数字资产态度的重大转变。参与此次探索的机构包括美国银行(BAC.US)、高盛(GS.US)、花旗(C.US)、德意志银行(DB.US)、瑞银(UBS.US)、三菱日联金融集团、巴克莱银行(BCS.US)、道明银行(TD.US)、桑坦德银行(SAN.US)以及法国巴黎银行(BNPQY.US)。根据周五发布的联合声明，各银行将共同研究在公共区块链上发行与七国集团(G7)主要货币1:1挂钩的数字资产，即稳定币(Stablecoin)的可行性。声明指出：“本次合作旨在评估一种全行业的创新方案是否能够兼顾数字资产带来的效率提升与市场竞争力，同时确保符合所有监管要求及风险管理标准。”目前该项目仍处于早期阶段，重点在于验证稳定币是否能在跨境支付、清算及资产流通中发挥实质作用。近年来，稳定币作为加密生态中的核心资产类型，逐渐吸引了金融巨头的关注。随着美国总统特朗普表态支持加密行业、比特币与以太坊等主流币种价格回升，传统金融机构正重新评估其在未来货币体系中的角色。然而，监管层的担忧依旧存在。英国央行行长贝利警告，稳定币若由商业银行发行，可能会削弱传统银行体系在支付与结算中的核心地位。欧洲央行行长拉加德也在今年6月表示，私人机构发行的稳定币或将对货币政策与金融稳定构成风险。根据市场研究机构的估算，目前约九成稳定币交易仍用于加密市场内部流动，仅约6%的交易与真实商品或服务支付相关。市场由总部位于萨尔瓦多的泰达币(Tether)主导，流通量达1790亿美元，占全球稳定币市场总规模的近六成。法国兴业银行今年通过旗下数字资产子公司发行了首个美元稳定币，但流通规模仅约3060万美元。与此同时，欧洲另一个由九家银行组成的财团(包括荷兰国际集团ING与意大利联合信贷银行UniCredit)也计划推出欧元稳定币项目，显示该领域竞争正在加剧。尽管稳定币是当下焦点，部分银行高管认为，未来更具潜力的方向在于“资产代币化”，即将存款、债券、股票等传统金融资产以区块链形式数字化。花旗集团首席执行官在7月曾表示，“代币化存款”可能比稳定币更具战略意义，但各类试点项目的推进速度仍慢于预期。与此同步，摩根士丹利也在行动。消息人士透露，该行已通知旗下理财顾问，自10月15日起，所有客户，包括退休账户持有人，都可通过摩根士丹利投资加密货币基金。这意味着此前仅限于净资产超过150万美元的高净值客户的渠道将向大众开放。摩根士丹利表示，公司将采用自动化风险监控机制，以防客户投资过度集中于波动性较高的加密资产。
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"星际之门"进军南美：OpenAI将打造高达500MW数据中心 OpenAI的全球数据中心扩张计划再下一城。阿根廷政府当地时间10日周五发布声明，称OpenAI与阿根廷公司Sur Energy签署意向书，将在该国建设一个高达500兆瓦（MW）容量的大型数据中心，投资规模最高可达250亿美元。该项目被命名为"星际之门阿根廷"（Stargate Argentina），标志着“星际之门”（Stargate）人工智能（AI）基础设施建设行动首次进军南美市场。这一合作将在阿根廷去年生效的投资激励计划RIGI税收优惠计划框架下推进。政府声明指出，如果项目最终落地，将成为阿根廷史上"最大的技术和能源基础设施倡议之一"，对该国科技基础设施发展具有重要意义。此举进一步印证了OpenAI加速全球人工智能（AI）基础设施布局的战略意图，将其AI服务覆盖到全球更广泛的地区。"星际之门"项目今年1月官宣，当时特朗普在白宫宣布，OpenAI、甲骨文和软银合资成立该项目，计划对AI基础设施投资5000亿美元。软银CEO孙正义担任董事长并承担财务责任，OpenAI负责运营。四个月后，OpenAI确认了“星际之门”的海外扩张打算，5月称，将通过海外投资扩大"星际之门"项目，推动"民主人工智能"发展。同在5月，OpenAI宣布，将在阿联酋阿布扎比建设总容量5GW的全球最大AI数据中心，占地约10平方英里，耗电量相当于5座核电站。当时媒体称，OpenAI正将视野拓展至亚太地区，计划在日本、韩国、新加坡等地洽谈AI合作。7月末，OpenAI宣布启动挪威"星际之门"项目Stargate Norway，首次进军欧洲市场，该数据中心容量为230 MW，目标是在2026年底前部署10万枚英伟达GPU。
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广东省卓越人工智能与机器人奖（XAIR奖）在深圳启动 10月10日，广东省卓越人工智能与机器人奖（2025XAIR奖）启动仪式在深圳举行。活动由广东省人工智能与机器人产业联盟主办、深圳大学承办，2025XAIR奖将评选出人工智能与机器人十大卓越项目，获奖项目将有机会被推荐申报广东省科学技术奖。 今年6月，深圳大学牵头组建广东省人工智能与机器人产业联盟。广东省卓越人工智能与机器人奖（XAIR奖）由该联盟设立，面向全省人工智能与机器人领域的企业、高校及科研院所，旨在表彰在基础研究、技术创新、成果推广及产业化方面作出突出贡献的项目。启动仪式上，广东省工商联党组书记陈志清在致辞中表示，设立XAIR奖是广东立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的重要举措，旨在激励技术创新与产业突破，集聚一流人才与团队，促进创新资源向关键领域汇聚，加速技术在各领域的深度应用和赋能。他强调，广东拥有完善的产业体系、活跃的市场主体和开放包容的创新环境，为人工智能与机器人技术发展提供了丰沃的土壤。希望组委会充分发挥XAIR奖的导向和激励作用，推动产学研用紧密结合，加速科技成果转化落地，展示广东创新实力与风采，不断提升产业核心竞争力，为广东在推进中国式现代化建设中走在前列注入更强劲的科技动力。深圳大学校长、广东省人工智能与机器人产业联盟主席、中国科学院院士毛军发在致辞中表示，广东作为制造业大省与数字经济强省，肩负建设国际科技创新中心的使命，XAIR奖的设立恰逢其时，将为产业高质量发展注入新动能，为我国实现高水平科技自立自强贡献广东力量。他指出，广东人工智能与机器人产业基础雄厚、创新要素集聚、应用场景丰富。XAIR奖将进一步完善产业创新生态，加速科技成果转化与产业化。广东已形成从基础研究、技术攻关到产业应用的完整创新链条，XAIR奖将作为产业创新体系的重要一环，激励更多科技工作者勇闯创新“无人区”，助力广东打造世界级人工智能与机器人产业集群。深圳大学人工智能学院院长、广东省卓越人工智能与机器人XAIR奖评审委员会秘书长李坚强介绍2025XAIR奖的设立背景、评选标准、奖金标准和申报流程等。他表示，XAIR奖旨在表彰在广东省人工智能与机器人科技工作中作出突出贡献的单位和个人，激发广大科技工作者的积极性和创造性，鼓励他们不断创新，推动行业发展，加速技术进步和突破，提升整体科技水平，提高全省人工智能与机器人产业的综合实力和水平，增强产业在国内外的竞争力。 据悉，XAIR奖每年评选一次，分设人工智能与机器人两大方向，各包含科技进步奖和应用创新奖两个类别，获奖项目将有机会被推荐申报广东省科学技术奖。2025XAIR奖将评选出人工智能与机器人十大卓越项目，每个项目给予奖金20万元，奖金由香港嘉华集团独家赞助，鼓励项目团队追求创新、卓越，推动广东省人工智能与机器人产业高质量发展，打造全球人工智能与机器人产业创新高地。启动仪式上，领导和专家共同点亮启动装置，为2025XAIR奖揭幕，标志着该奖项评选工作正式拉开序幕。2025XAIR奖评选组建了评审工作的专家团队，聘请ACM图灵奖获得者John Hopcroft和中国科学院院士陈国良担任评审委员会专家顾问，聘请毛军发担任评审委员会主席。采写：南都N视频记者 伍曼娜 通讯员 杨佳林摄影：南都N视频记者 霍健斌
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无人驾驶，救不了租车公司 本文来自微信公众号：真的不二，作者：真的不二，原文标题：《无人驾驶会是神州租车们的第二曲线么？》，题图来自：AI生成站在我国电动汽车销售渗透率接近60%，L3智能化即将获批普及的前夜，租车市场被出行平台和OTA们卷到微利，当全社会都在讨论无人驾驶对大家生活的影响和改变的当下，不难理解租车公司们，正试着为自己的未来寻找答案。这些年，租车品牌商们的日子一直不太好过，在经历了2019年新车滞销降、2020年的疫情和新能源车大规模普及，租车公司的核心利润品——二手车残值价差不断被挤压，已经变成微利生意。加上近年来，更多的出行平台、OTA进入租车领域，行业竞争加剧，价格卷到新高度。在这样焦灼的背景下，无人驾驶成为品牌商家一次面向未来的战略尝试，变得非常容易理解。那无人车，会是租车公司的第二曲线么？答案却是否定的。从国家政策层面看，司机们的再就业问题没解决，技术大规模普及不具备条件。国家需要平衡自动驾驶技术升级和超千万从业人群的再就业问题。如果没有足够的产业容纳大规模人口再就业，估计很多人会考虑离开城市生活，这对国家的经济发展、城镇化都是不小的影响。而自动驾驶技术的升级路径里，私家车升级实现更容易，代价也更小。所以，只有当市场上的劳动力价格出现普遍上涨的时候，国家才会大力普及无人车。从大众消费习惯来看，没有日常多次的短途乘坐体验完成品类教育，直接租一台无人车作为日常出行方式，几无可能。而从完成品类教育的出行平台提供无人车租赁服务，是不是更容易让人信任？所以，只要业务模型能跑通，各种出行平台和OTA这类流量平台分分钟杀进来，连锅端走。那当下阶段下，品牌商的机会在哪里？纵观当前租车市场的主要矛盾是：行业商家日益拉低的底线与小心翼翼的租车用户防止被坑的斗争；是守住底线的品牌商和放松底线坑保险和车损的平台小户的斗争，而不是客人们都懒得不想开车了，倒逼无人车大规模普及。所以，留给品牌商家们的机会是：1. 自驾+智驾：充分发挥智驾技术事故率低、开车不累等技术优势，拓展“无保险”产品，提高品牌美誉度。2. 提高竞争门槛：租车行业在平台低价引流+高价保险的推动下，劣币驱良问题典型，推动行业法规升级，提高行业合规门槛，是保障行业长期持续发展的基础。3. 智驾+试驾：智能化普及下，换车需求旺盛，品牌商可以为客人提供智能驾驶深度试驾服务，帮助客人选车、买车。4. 升级服务：服务之间的竞争的差异程度太小，才导致平台抢走大量的订单，所以，围绕客人用车场景提供差异化的服务，更容易俘获客人芳心。总之，服务大众的自驾需求，一定有别于出行服务，不是简单的位移服务，不是有人开车带你去，而是一种用户习以为常的生活方式，在异地的延伸。而有智能驾驶能力的自驾服务，会给用户带来更多的驾驶乐趣和探索的快乐，也满足了人们对第三空间的需求。智驾浪潮袭来，品牌商家们将自己定位深入到汽车产业链里，比定位成出行行业，有更好的发展空间和更高的安全边际，也更符合市场发展的趋势。本文来自微信公众号：真的不二，作者：真的不二本内容为作者独立观点，不代表虎嗅立场。未经允许不得转载，授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4789925.html?f=wyxwapp
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Lovart陈冕：Sora证明巨头无边界，AI创业得提前描绘未来丨晚点聊 “事实证明，不焦虑的人做不好 AI 应用。” 文丨程曼祺“明年可能是 to C 应用的元年。”9 月 28 日，Lovart 创始人陈冕告诉我们。第二天，“元年” 被加速——OpenAI 发布 Sora app，几天后超越 ChatGPT 和 Gemini，登上美区 App Store 下载总榜第一。Sora app 打开了消费类 AI 超级应用的可能性。过去 2 年多里，从聊天机器人到 AI 搜索、深度研究、再到智能体，数轮增长最快的 AI 应用都集中在生产端。今年 5 月开始内测、7 月正式开放上线的 Lovart 也是一个服务设计生产场景的垂类 Agent。截至目前，Lovart 获得了约 20 万日活用户，年化预估收入超越 3000 万美元。但陈冕仍觉得这不够快。在 Sora app 发布前，他已在思考接下来的 to C 机会： 模型成本在不断降低，这让 to C 更可行。to P（生产者）产品也让更多人能创作 AI 内容了——那最终内容消费是否也会发生变化？ 只是，Sora 让一切又加速了。 我们确实要考虑如何更快 go big。因为在这个时代，每一个巨头都比想象中更厉害，更没有边界。 配合新野心，山姆·奥特曼（Sam Altman）已在疯狂铺设算力和能源设施。9 月底，OpenAI 宣布与英伟达合作新数据中心，总耗电量将达 10 吉瓦（GW），超过夏日高峰时的纽约市。此外还有总计 17 吉瓦的其他项目正在推进。本篇访谈的第一部分发生在 Sora 发布后，产品经理出身的陈冕分享了他对 Sora 的体验和观察： 我意识到这是一个社交产品，它可能比 “AI 抖音” 还要大。 访谈第二部分，我们复盘了 4 个月来 Lovart 的实践；以及 2023 年以来，陈冕摸索的 AI 应用创业破局之路： AI 应用怎么做增长？就是提前描绘未来，然后等它发生。 垂直应用公司本质在做两件事：特殊的交互，和特殊的上下文。 因为频繁换工作，陈冕过去被认为没有耐性，而这次开始创业后，他经历过公司濒临倒闭，也在最困难时拒绝过收购意向。一些投资人和同行评价他很有韧性。 现在的韧性来自信念，信念又来自认知。我不是为了创业而创业，是为了赢而创业。 山还在、我们也能到达，那为什么不能努力往那儿走呢？ Sora app 发布：“每一个巨头都比想象中更厉害，更没有边界”“我想到了 to C 是下一个机会，但没想到就猝不及防地在这个假期突然发生了。”晚点：我们上次聊刚好是 Sora app 发布前夕，现在 Sora 出现，行业又有了大变化。陈冕：对，变化总会比你想象的时间更早一点。几天前，我说明年是消费类 AI to C 应用的元年，这个判断没变；但没想到，关键的 timing 就猝不及防地在这个假期发生了。我之前判断巨头的速度不会那么快，但显然错了。OpenAI 比想象中更激进，它不只追求 AGI，也追求最牛的产品。晚点：Sora app 上线后，你从凌晨 3 点开始连玩了 4 小时，你看到了什么？陈冕：我真的被惊到了。这种感觉我至今只体验过 3 次，前两次是抖音和 ChatGPT，第三次就是 Sora app。我意识到这是一个社交产品，它可能比 “AI 抖音” 还要大。晚点：怎么在使用中获得这种感知的？陈冕：一开始我本来对 Sora 没有预期，因为它上线很突然。我使用的第一感受是顺滑，很快就完成了前几个作品。比如我让 ChatGPT 写了一个 “无间道” 天台对决的脚本，然后用 Sora 的 cameo（出境秀）功能让我和 Sam Altman “合拍”，那是我第一次打开声音——Sora 2 是一个音画同出的模型——当时我就感觉，新世界的大门被打开了！编者注：cameo 的玩法是，用户在 Sora 界面里拍摄自己的面部（类似人脸识别步骤），念数字，生成 AI 形象和音色，然后选择授权范围。这样你自己或被授权的其他人就可以在生成视频时让你 “出镜” 合拍。Sam Altman 向所有用户开放了 cameo，所以它一度刷屏 Sora。这条视频有镜头语言，有叙事；音画同步很好，音色很像我本人；人物一致性也很好。而且这一切不需要抽卡，一次就能成功。更重要的是社交——最开始除了和 Sam 合拍，我不知道干嘛，因为其他人我都不认识；所以我就给同事分享邀请码，拉大家一起玩；这时我惊觉，这不就是社交吗？这是一个特别大的 aha moment。邀请更多人后，我再去刷信息流，又体验了 Sora 的另一个关键机制——Remix（重新创作）。Remix 核心解决的是共创。这是我自己思考过的问题，就是怎么更简单地让用户接力共创，这是激发更多 AI 内容的关键。Sora 在 Remix 上做了滑动交互，很顺滑。我认为最优秀的交互不会超出点击和滑动，其它都太复杂了。总体来说，Sora 的关键链路都设计得很好，完成度挺高。晚点：比 Sora app 早 4 天，Meta 也在 “Meta AI”app 里上线了 AI 短视频功能 Vibes，但几乎没什么声量。陈冕：单纯的 AI 生成短视频产品早就有了，这次的核心还是社交。OpenAI 自己也说，如果没有 cameo，就不会有这款产品。晚点：你觉得 Sora 的模型有甩开其它公司吗？Google Veo3 此前已能实现音画同出。陈冕：妙就妙在，它在模型能力最适合的时候，做了它最适合的产品形态。晚点：一家中等体量的 AI 创业公司有可能率先做出 cameo 这样的新交互，从而引爆市场吗？陈冕：首先，Sora 不只是产品创新，它的模型也是 SOTA（State of the Art，业界最优）水平。只有掌握顶尖模型，同时它的文化、组织还能孕育产品创新的公司才能做出 Sora。第二，如果一家中型公司真做出了 Sora，我觉得也能火，但接下来会面临巨大挑战。首先是人脸信息的隐私、监管问题，其次是成本，Sora 已到了苹果总榜第三，却一分钱没收，视频生成是很贵的。更现实的是，一旦它火了，巨头马上会跟进。巨头有流量、有资金，中小公司根本扛不住。所以 AI 社交这注定是巨头战场。晚点：你认为 Sora 未来可能是个多大的产品？陈冕：它有可能是一个虚拟世界的微信。未来人类的社交可能分成两个世界——“虚假的真实” 和 “真实的虚假”。哪种对人更有吸引力还未可知，很可能两个世界会同时存在，争夺我们的时间。如果把它看作社交产品，这可能是一个数十亿级用户的机会。晚点：这会怎么影响 AI 领域大小公司的动作？陈冕：这是一场所有模型巨头都输不起的仗。无论你认为 Sora 成为超级应用的概率是 10% 还是 20%，错过的代价都太高，而赢下的意义又太大。所以想抓住这个时代最顶尖超级应用的公司，和现在已拥有超级应用的巨头，都不会放过这个机会。晚点：社交有网络效应，有先发优势和时间窗，你认为留给其他人的时间还有多久？陈冕：可能就 3 到 6 个月。晚点：Sora 对创业公司的影响是什么？陈冕：好的一面是，Sora 会给 AI to C 带来资本涌入和注意力，所有创业公司都可以好好思考一下 to C。但同时，我们确实要考虑如何更快 go big。因为在这个时代，每一个巨头都比想象中更厉害，更没有边界。晚点：你把 OpenAI 算作巨头，它其实既有巨头级的资源；又有一个新公司的锐气和饥渴——团队扁平，同时尚未获得一个能带来稳定利润的业务。陈冕：这就是为什么要尽快 go big，资本正在以史无前例的速度聚集。人类历史上从未有 OpenAI 这样，在推出第一个主力产品后，短短几年内估值就超过 5000 亿美元的公司。一切都在被加速，市场极度乐观，能投的都在往这个方向砸钱。晚点：这种乐观中有什么风险吗？陈冕：增长速度的错配。因为太乐观，人们对无法被加速的事也抱有过高期待，当预期落空，就会沮丧和怀疑。典型的就是建设算力和能源设施都需要时间。在基础设施更完备前，Super App 短期的成本会很高。如果应用发展和算力建设周期有较大错配，甚至可能带来短暂的泡沫破裂。而且算力越紧张，资源越会向头部集中。我们非常希望基建和能源设施能更快完善，不要被物理底层卡住。晚点：除了算力和能源基建，你还看到了什么无法被加速的事？陈冕：人心。用户习惯的改变需要时间。再往下，真实与虚拟的边界会越来越模糊，我们怎么接受？能多快接受？当然新事物都是在争议中前行的，人心不会变得那么快，但也一直在变。“不是服务所有人，而是服务有创作欲的人”20 万活跃用户、3000 万美元年化预估收入。晚点：5 月 Lovart 刚开始内测后，你就去了旧金山。当时你提到，要在未来几个月努力做到 “几千万 ARR”，现在实现得怎么样了？陈冕：Lovart 目前的年化预估收入已超过 3000 万美元。截止 9 月底，我们日活用户到了 15 万到 20 万，在 7 月 beta（内测）结束前，每天是 1 万到 2 万，beta 放开后迅速到了 8 万到 10 万；Nano Banana 后，Lovart 更好用了，用户又上了一个台阶，到了约 20 万。所以我们不是先爆、再微跌，而是一步一个台阶往上涨。这是我挺开心的一点。晚点：这些用户是怎么分布的？陈冕：1/3 在美国，美国也是 Lovart 目前用户数量和收入最多的市场。晚点：3000 万美元的预测年度订阅收入能覆盖服务成本吗？陈冕：不行，现在的 Agent 都不行，因为 API 很贵，而且我们有一定免费额度，免费到付费的转化需要时间。但我对 Agent 的长期商业模式毫不困惑，token 一定会更便宜，就和电与上网流量一样，都是早期贵，普及后会很便宜。订阅至少会是一个基础的商业模式，未来还可能发展出按思考时间收费的方式。晚点：Lovart 团队去北美后，为什么还没有接受全球化机构的投资？陈冕：我们未来肯定会考虑全球化资金，但 5 月 Lovart 上线那会儿，我们刚敲定融资。当时去北美的更优先级工作是搭建团队和离全球用户更近。晚点：直接接触美国用户后，看到了什么？陈冕：在湾区，我最常被问的问题是，我的热情和愿景是什么？很多人会问我们，这个产品它到底是给所有人用的，还是给专业人士？现在答案更清楚了：因为我做这家公司的愿景，就是希望把创作能力平权，释放更多人的想象力。AI 时代，能做、想做设计的广义设计师和创作者的数量在变多。所以我们现在的定位是：“for everyone who wants to create”，不是服务所有人，而是服务所有有创作欲的人。对非专业人士，Lovart 像一个 AI 创作工作室，能帮你把创意落地。一个典型场景是北美的一些中小商家，比如咖啡店主，他想做自己的全套视觉物料，包含 logo、包装、菜单等等，如果去找设计师来做会很贵，现在 AI 可以让它更普惠。我们也在美国接触了很多专业设计师，他们追求自我表达，不会用 AI 直接出结果，而是更多把 Lovart 当作灵感助手，让它出底稿，自己再完善。所以不论是专业设计师、半专业创作者还是普通用户，只要有创作需求，都能用 Lovart 来做设计。“AI 应用公司怎么做增长？提前描绘未来，然后等它发生”“垂直应用公司本质在做两件事：特殊的交互，和特殊的上下文”晚点：2023 年创业之初，你曾把 AI 应用的创业机会划分为 5 个方向：生产端是 Office 和 Adobe，消费端是搜索、社交和泛娱乐。这个判断现在有更新吗？陈冕：目前没有超出这个框架。现在所有大体量的 To C 和 To P（生产者）产品，基本都是 Office 类的生产工具和 Adobe 类的视觉创作工具。Coding 可以看作是新时代的 Office 。编程语言是 LLM（大语言模型）的原生语言。处理文字、信息、代码，都是 LLM 的内生能力。但所有这类应用创业都面临一个挑战：如何与大模型厂商拉开差异？另一类是 “Adobe 系”，围绕多模态模型展开。它离大模型的主轴有一定距离，既能利用大模型的能力，但又能在自己的场景下做出差异化。所以最开始我们选择从这个角度来切入。晚点：这种距离还成立吗？OpenAI、Google 等核心模型公司都在更多投入多模态。陈冕：有距离，不是指巨头不做多模态。再往下，追求 AGI 也会经过多模态和世界模型等环节。但模型巨头的最主轴仍是语言，是构建 “通用智能”，是造一个高智商的通用人。我们作为垂类产品，则是在通用人的基础上，造一个设计师或创作者，它需要更多行业经验和数据。应用公司的生存空间，正是在于你既能用好这个 “通用人” 的能力，又不要去做一个通用人就能做好的事。晚点：这个思路怎么体现在你们的产品设计上？陈冕：垂类应用公司本质是在用产品表达两件事：一是这个行业里的特殊工作方式，它决定了人机交互方式和产品界面；二是一个行业中要积累的经验和数据，它决定了怎么给 context（上下文）。比如为什么我们要做 ChatCanvas 功能？就是因为在交互上，你和设计师沟通时，绝不会只对着他的脸说话，而是必须对着一个桌面或画布，上面摆满图片等素材。设计的沟通离不开视觉对齐。如果你和一个人说话时只需要看他的脸，这就是 Chatbot 要处理的通用场景；如果你必须对着视觉素材，那就是 ChatCanvas 的场景。晚点：ChatCanvas 这种交互方式好像挺自然的。为什么 Lovart 之前没人做出来？陈冕：因为在模型能力到之前，大多数人不会做这个事。今年有几个密集进化：GPT-4o 更新 Image-1（4o 系列的文生图模型），在指令跟随、一致性、文字生成能力上都大幅提升，然后是 Google 的 Nano Banana，包括字节的 Seeddream 4.0，能力持续上台阶。这些变化太快了，所以大部分人还没来得及做。晚点：而你们提前预判了模型的提升，提前做了准备？陈冕：对。AI 应用公司怎么做增长？其实就是提前描绘未来，然后等它发生。应用公司自己不掌握模型创新，所以要预判它的演化，先设计出模型到下一阶段后可能出现的交互方式，等模型 ready 的那一刻，你就疯狂 show 出来。Lovart 本身就是这样一个提前构建，原定五一上线，上线前 GPT-4o 发布了 Image-1，我们特别开心，等 Nano Banana 出来后，就更开心了。晚点：具体来说，你们要在产品、工程上做什么，才能接住不断提升的模型能力？陈冕：第一是密切跟进模型迭代。还是以 ChatCanvas 为例，我们最早设计这个交互时，连 GPT-Image-1 都还没发。这时的模型理解不了复杂的多轮指令、一致性差、编辑能力弱，很难实现 “指哪儿改哪儿” 的体验。但如果你密切跟踪模型迭代，和模型团队交流，就会发现他们正集中攻克这些问题。一些红极一时的做法，比如 ControlNet，反而在模型提升后就不常用了。（编者注：ControlNet 是是一种神经网络结构，通过添加额外条件来控制扩散模型的图像生成过程。）第二，我们有一个明确假设——模型在变强，但短期是更像人，还没超越人。所以 Lovart 的设计哲学就是 “还原人与人的沟通”。我们怎么和真人设计师沟通，就怎么和 Agent 来沟通，以此评判交互是否合理。我赌 ASI（超级人工智能）还没那么快到来。晚点：ChatCanvas 等交互创新之外，你们也在 Lovart 里更新了视频生成能力，设计群体有这个需求吗？陈冕：做视频的人大部分都会做图，因为视频往往是从分镜稿开始的。所以一个做图的公司大概率会延伸到视频，因为你很多用户的下游场景就是视频。晚点：做 3D 也是这个逻辑？陈冕：3D 不太一样。短期内，我们的重点还是图和视频。因为现在的主流设备主要展示平面视觉内容，3D 内容的消费还没起来，生产需求也就没那么多。晚点：除了这些已经上线的功能，你还看到了哪些未被满足的需求？陈冕：设计师还需要更多 context。比如要为《晚点》做一套品牌设计，就需要理解《晚点》的历史、调性、受众、过往视觉风格和你们的喜好。我们把设计的 context 抽象成两类：- Reference（参考）：包括私有和公共两种。私有 reference 是品牌过往的风格素材；公共 reference 是流行趋势，比如宫崎骏或多巴胺风格。- Preference（偏好）：来自长期合作中对客户审美的积累，比如有人喜欢极简，有人偏爱插画。AI 设计师要通过多轮交互发掘并记住这些偏好。本质上，未来的 AI 设计师要能持续吸收、学习这些上下文，最终给出更满足你需求的产出。晚点：“给设计更多 context”，落到产品上是什么样的？陈冕：我们正在做一个 context 模块：通过多轮对话补齐上下文，沉淀长期的素材库，记住用户偏好。首先是在 prompt 过程中，我们做了一个小模型，它会追问用户，补充更多 context，比如品牌历史、过去的物料等等，我们也支持直接甩个链接，理解其中的多模态信息，比如通过官网理解风格。以上过程做的多了之后，就会慢慢沉淀一个用户自己的素材库，在未来调用中，Lovart 就可以从 reference 和 preference 库上调相关风格，和用户确认、快速达成共识。晚点：大模型现在对审美和风格的判断能到什么水平？陈冕：肯定没有人那么好，但在很多场景已经够用。比如它看到《晚点》的风格，不会觉得这是娱乐媒体。多模态模型的理解和识别能力都在快速变强，这还是在 “提前准备，提前描绘未来”。晚点：怎么能做到持续提前描绘未来呢？或者说怎么提高成功率？陈冕：核心就两点，离用户更近，离技术更近。真正的难点是取舍：你见到用户后，一定会发现一些需求，模型还满足不了，那这个点你做不做？要不要用传统方式做？比如我们做全球化市场时发现，现在除了英文和中文，图像模型在生成其他语种时的效果都不好。那一个很有意义的讨论就是，应该用哪种方式加文字？- 用模型直接生成文字：美学风格更一致，但现在容易翻车，可控性不好。- 用传统方式，拖一个文本框加文字：好用、可控，但美学不一致，更大的风险是，如果模型很快迭代了，这些 “补丁” 可能就白做了。这类问题没有简单答案。从用户体验角度，如果模型短期内解决不了一个刚需，那用别的方式顶上可能是对的。但如果模型马上有大进展，又可能摧毁掉过去的努力。晚点：你自己离技术更近的方法是什么？你创业前的工作经验更多是在产品和商业化上。陈冕：最有效的方法是技术同学读论文，再讲给我听。我常用 “人” 的比喻来理解大模型：pre-train（预训练）像培养 “合格的人”，post-train（后训练）是给他 “入行经验”，reasoning（推理）是 “思考与决策”，RL 是人在实践中学习。所以，作为一个产品经理，我的优势是在并没有那么懂技术的情况下，能用产品思维快速提炼、类比，把技术能力落到产品上。晚点：5 月聊时，你曾担心，多模态生成领域的闭源模型会甩开开源模型，这不利于应用创业公司。现在这件事在持续发生，Veo3、Nano Banana、Sora 2 等陆续出现。你现在怎么看这个问题？陈冕：现在不担心了。开源、闭源，本质影响两件事：- 一是成本。开源成本更低、更可控，但即使用闭源模型，token 价格也必然越来越低；- 二是要不要做后训练。闭源没法做后训练，但后来我们发现，即便不做后训练，我们在上下文工程还有很多可以做的，AI 应用公司在工程侧、产品侧的空间已经足够复杂了。晚点：你有在意的竞争对手吗？陈冕：细到 “创作型 Agent” 这个品类，除了我们，其他还偏小。总体来说，这个领域有潜力的公司有 3 类。一是 2023 年那批做多模态生成的，如 Krea、Higgsfield、Freepik 等，他们都可能往 Agent 转型，Midjourney 不一定，它更偏模型。然后是 Adobe、Canva 这类垂直行业巨头，但这类新产品一定要到一定收入体量，比如年收入超过 1 亿美元，才对他们有意义。三是核心模型公司，我认为它们短期内会更专注通用 Agent 和 coding 等能力。我觉得现在处在一个新变化的孕育期。To P 创业窗口期已接近关闭，你现在听到的产品都是竞争后的结果。我更看好下一波 to C（消费者）应用的机会。晚点：所以你们何时会做 to C？陈冕：肯定会做。我觉得明年会出现有意思的公司，可能是 to C 元年。图像和视频模型的成本都在不断降低，Veo3 前段时间开始打 5 折，Nano Banana 也比 GPT-Image-1 便宜很多，确定性的成本下探会让 to C 更可行。然后是 to P 过去的发展，让更多人都能创作 AI 内容了。那最终内容消费是否也会发生变化？（编者注：以上访谈发生在 Sora app 发布之前。Sora app 其实就是一个生成式 AI 从生产端产品到消费端产品的变化。）“事实证明，不焦虑的人做不好 AI 应用”“往往在你觉得短期有点儿高估它（技术进展）时，过两天你又发现低估了它。”晚点：Lovart 5 月内测的目标之一，就是要做第一个上线的垂类 Agent。这之后你们一直保持很快的更新节奏。这种紧迫来自哪儿？陈冕：一切都在被加速，timing 在 AI 时代更重要了。过去抓住一个成功业务形态，可以吃 10 年，现在也许只能活两年。每一波新产品和新体验的构建窗口期都很有限，不能快速做出产品、获取用户，这一波就错过了。但下一波也不远，错过也别太着急，要提前想下一波。所以一个公司现在想持续成功，就不能像移动互联网那样抓住一个 PMF 后就慢下来。你想想，如果 Manus 没有在第一个产品后做出 Manus，我们没有很快做出 Lovart，公司状况会完全不同。人们的情绪也不断在 “不过如此” 和 “FOMO（害怕错过）要死” 间来回摇摆。既怕技术不发展了，又怕技术发展太快。整个情绪、业务、产品、融资和经营节奏，都面临很大挑战。但这也是好事，说明技术真的发展很快。往往在你觉得短期高估它时，过两天你又发现低估了它。晚点：从 2023 年创业以来，你们错过了什么比较重要的时间窗口吗？陈冕：几乎没错过重大的。一共是这样几波，一是 23 年创业时，现在我也没后悔，我们没有一上来就做全球市场。因为当时 Midjourney、Stable Diffusion、Leonardo 等文生图应用都出来了，抢 “全球版图” 已晚，我们在中国市场跑得最快。第二波就是 Agent，我们做了 Lovart。第三波抓得准不准？就看我们 to C 做得怎样。晚点：没错过重大窗口的原因是什么？陈冕：我很焦虑，团队也很焦虑。但如果真想做好 AI 创业，你需要和焦虑共处。核心是要搭建一个高频迭代的组织：能不断理解新技术；能明确快速变化中，一些事没办法做得很深，所以必须选择杠杆最大的事，优先做。晚点：这可能会带来频繁的方向和团队调整，还有混乱，你觉得这是个问题吗？陈冕：确实有人抱怨今天这样、明天那样，但这在现在不能避免，除非技术放缓。一定有一些人更喜欢优化确定性的事物。但现在常常是没来得及优化，技术又变了，这对心态和组织是个考验。晚点：核心团队里，你很焦虑，其他人呢？陈冕：没有人是淡定的。从 reasoning、强化学习到 Agent 潮，再到大家发现做上下文工程有很多空间，一共就半年多。你想自己慢慢搞，就很有可能跟不上。事实证明，不焦虑，做不了 AI 应用。晚点：近期你最焦虑的事是什么？陈冕：最近我们在做的 context 模块，我认为方向是对的，但是不是我们还不够快？晚点：实际上 context 模块什么时候会上线？陈冕：应该在 10 月底。“过去他们说我没耐性，现在他们说我有韧性”晚点：你们公司在 23 年底到 24 年初曾濒临倒闭，最后还是挺过来了。一些投资人和同行认为你已经被验证的特质之一是韧性。陈冕：这事儿好好玩，我没创业时换过很多次工作，大家觉得我没耐性。创业后，对我的评价是有韧性。我创业这次确实更有韧性了，但我不是个盲目坚持的人。过去频繁跳槽，是因为认知不够，那十年逐渐积累很多样本后，现在的韧性来自信念，信念又来自认知。我有几条大假设：AI 是不是还在快速发展？AI 是不是会取代所有虚构内容的创作？如果是，我们没理由不继续。晚点：最困难时，你们获得过收购邀约，团队里有人想接受，但你拒绝了。你当时是怎么想的？陈冕：先澄清一下，那不是完整的收购邀约，是有几个收购意向，我都挡掉了。和团队沟通前，我已经决定拒绝。回头看，我可以有更好的沟通方式，这也是我作为 CEO 的成长：如果自己相信，就要把信念坚定传递给团队，我没想过卖。这也不是一个感性决策，而是一个理性判断：我不是为了创业而创业，是为了赢而创业。当时我认为，山还在、我们也能到达，那为什么不能努力往那儿走呢？晚点：你什么时候发现创业比你最开始想象的更残酷？陈冕：我到现在都不觉得创业很残酷。它焦虑、痛苦，但同时很快乐、很爽。有人说过：当你做一件你热爱、也很痛苦却又很爽的事，那可能就是你的 “天命”。这有点像极限运动，它确实危险。但在过程中，你不能总想着危险，否则就真挂了，你得专注解决眼前每一件事。它也有点像魂类游戏：小怪两刀把你放倒，BOSS 更是一刀秒，可一旦摸到那条 “正确路径”，也能战胜原本强大的对手。挫败感拉满、正反馈也拉满。我觉得这是创业的魅力，是我热爱这件事的原因。晚点：你的投资人之一，明势合伙人夏令说你是 “遇强则强” 的创始人。陈冕：是有点这样，我们遇到过 3 次比较大的挑战：- 第一次是找第一个产品的 PMF，我觉得我先看到了 PMF，后来被验证，我很快乐。- 第二次是差点倒闭。我觉得这怎么会倒闭？不会的！然后没倒闭，更加快乐。- 第三次是怎么做出 Lovart——在明确知道上一代产品不是未来时，怎么尽快做出下一代产品，怎么用想象力描绘未来，而且我们居然第一个做到了，更加快乐。每一次都是最焦虑、最痛苦的时候；但每一次跨越，我的成就感都越来越大。当然再往下，你可能还会承受更大的痛苦。但痛苦和快乐是并生的。晚点：你害怕自己身上的什么特性吗？陈冕：害怕自己迭代速度不够快。至于要不要焦虑这件事，其实需要取舍。如果技术发展放缓，我们要沉下心做精细化，稳一点；如果仍在加速，就必须拥抱新东西，用极致的焦虑逼自己保持高敏感、快吸收、快决策。晚点：你说焦虑需要 “取舍”，但一般认为焦虑是一种情绪，挺难被控制。难道你有一个开关，可以去打开和关闭焦虑吗？陈冕：我可以用一些方式屏蔽它。比如你应该接收多少外部信息？至少在目前，我觉得还是要保持高频信息接触。以及我要在冷静下来时，去处理情绪，我觉得这个我是可以控制的。晚点：你好像是在用底层的理性控制上层的感性表达？陈冕：对。一些人会觉得我超级感性，能量很高、非常嗨。但本质上我是个感性的理性者。因为 AI 真的没法计划，我越来越依赖各种信息给我的 feeling，以及灵感涌现。但做决策还是理性，比如团队上也是，迭代很快，合适的人留下，不合适的及时调整。晚点：我看到你最近的 “感性” 一面，是分享了 TI14 Dota 2 的比赛结局，Extreme 战队输了，你说：“青春总有遗憾”。陈冕：对，他们跨越六年、输了三次。每次都是在 2 比 2 时输掉最后一局。我是一个 Dota 老玩家，所以有些感伤。这也是一种投射，他们也是为了自己的喜欢的事在努力奋斗，有非常多波澜起伏，也有非常多遗憾。但是如果不去做，就没有青春。青春就是奋斗的过程。晚点：你现在还能感觉到青春在心中涌动吗？陈冕：现在就是我的青春。过去在学校、在各家公司的工作，都是为了现在。这是我真正第一次自由的、全情的、疯狂的想做成一件事情。题图来源：Lovart
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难以复现类人的灵活双手，特斯拉二代人形机器人被曝暂停量产 特斯拉人形机器人因“缺手”而被迫搁置量产计划。当地时间10月8日，有外媒爆料称，由于特斯拉第二代人形机器人Optimus的手部和前臂设计遭遇了严重技术难题，无法实现类人的灵活操作，特斯拉不得不暂停生产，公司也因此积压了大量无手机器人身体。特斯拉CEO埃隆·马斯克在年初提出，今年Optimus的生产目标为最少5000台。但员工称这一目标过于乐观，工程团队始终无法在Optimus上复现类似于人类手掌的灵活度，在多轮改进后仍未能突破。据报道，该公司此前就已经将Optimus今年量产5000台的计划下调到了2000台。值得指出的是，外媒提到，手部灵活性问题并非特斯拉独有，而是行业普遍面临的技术挑战。在当地时间3月20日的特斯拉全员大会上，马斯克透露，Optimus机器人将在今年进入试生产阶段，今年计划生产5000台Optimus机器人，公司已经为其订购1万-1.2万台组件，但爬产需要过程；特斯拉的目标是在2026年生产5万台Optimus机器人，并于2026年下半年开始对外销售。然而Optimus的量产进展并不顺利。外媒报道称，特斯拉员工在今年夏季报告了机器人手部出现功能问题：即使生产下线，实际可用性也会受到制约。马斯克在上个月的一场播客节目中也承认，Optimus的手部及前臂是人形机器人最具挑战性的问题。尽管手部研发受阻，特斯拉以及马斯克本人似乎均对该项目保持乐观态度。目前，9月30日，特斯拉官方账号发文称，特斯拉正在努力扩大人形机器人的规模，计划2025年底推出第三代人形机器人，并在2026年开始量产。马斯克预计2030年前将年产100万台。日前，马斯克还在社交平台发布一段视频：人形机器人Optimus与人类工作人员“过招”练功夫，动作包括推掌、格挡、转身反击等连贯招式，甚至能实时识别对方出招意图并做出应对。在特斯拉发布的“宏图计划”第四篇章中，公司明确将把重点转向人工智能和机器人技术。马斯克也强调，未来Optimus机器人将贡献特斯拉的八成市值。特斯拉向SEC递交的的马斯克“天价薪酬”提案文件显示，10年内累计交付100万台人形机器人也是马斯克获得最终激励的必要条件之一。特斯拉方面日前宣布，公司第三季度财报将于北京时间10月23日发布，2025年特斯拉股东大会则将于北京时间11月7日召开。届时公司将进一步披露其在人工智能、人形机器人等领域的进展。
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AI玩具，再造一个泡泡玛特？ 定焦One（dingjiaoone）原创作者 | 王璐编辑 | 魏佳2025年最时髦的遛娃神器，AI玩具必须拥有姓名。国庆假期回老家的小小发现，家里小朋友们的玩具库里突然多了一类新玩意。它们不仅外形呆萌可爱，还搭载了AI功能，能和小朋友对话、讲睡前故事，还拥有记忆力，总之，不再是只会唱歌的老古董。AI玩具赛道火于去年，但当时大部分产品的AI功能主要来源于外置挂件，且智能化程度不高，一度被质疑为蹭热度的套壳产品。而今年，随着热门IP的加入，AI玩具的命运被彻底改写。最具代表性的事件，是成立仅4年多的创业公司跃然创新不久前完成一轮2亿元的融资，刷新了大众对AI玩具前景的认知。该公司的打法是，将知名IP与AI玩具深度绑定，其CEO更是公开表示“想成为AI时代的泡泡玛特”，如今他们已经手握奥特曼、小猪佩奇、奶龙等IP的授权。吃到IP红利的不止这一家AI玩具公司。有从业者向「定焦One」讲述，他们今年将战略聚焦到IP上以后，寻求合作的客户增加了不少。投资机构的态度也印证了这一趋势，一位专注于AI玩具赛道的海外美元基金投资人表示，拥有IP的AI玩具意味着更低的获客成本、更快的市场接受度。无论是资本动作还是从业者反馈，都在传递一个信号，“AI玩具+IP”的组合，可能是下一波现象级风口。AI时代的泡泡玛特，会在这一轮浪潮中诞生吗？答案或许没有那么简单。 搭上IP，AI玩具起飞 想要了解加IP的AI玩具的市场现状，得先了解AI玩具的分类及主要代表公司的生存状态。“AI+玩具”属于一个大且热的AI硬件赛道，广义上包含AI+机器人、AI+宠物和AI+玩具三大类，但由于AI机器人的技术难度和研发成本与其他两类不在同一量级，且AI+宠物和AI+玩具两者的界限比较模糊，所以目前从业者提到“AI玩具”，大多指的是AI+宠物和AI+玩具两类。两者既有联系又存在一定区别。核心区别在于面向用户不同。AI宠物主打情感陪伴，主要模拟和人互动、给人情绪反馈等真实的宠物行为，目标用户主要为成年人。它们不止是宠物形状，还包括不会流利的自然语言但能发出声音的玩具。AI玩具则除了陪伴外，还支持语音对话、娱乐教育等功能。在外观形象上，AI玩具也更丰富，有些还结合了经典IP，因此用户范围更广，既包括儿童，也有成年人。这两大方向均已出现代表性公司，比如萌友智能（Ropet）、珞博智能（芙崽）、贝陪科技（可豆陪陪）、跃然创新（BubblePal、CocoMate系列）等。目前国内融资金额最高的AI玩具公司为跃然创新，产品偏重潮玩逻辑，由于手握小猪佩奇、奥特曼、奶龙等知名大热IP的授权，此标签也在一定程度上拉高了市场对该公司的估值。 之所以今年AI玩具+IP这一组合受到资本市场欢迎，在从业者看来，是开发端和用户端的合力促成。首先，想要开发IP方向AI玩具的参与者众多，不仅有专注做AI玩具的创业公司，还包括手握各种IP的老牌公司。AI潮玩公司爱无止境科技联合创始人兼产品负责人Alton表示，年初DeepSeek的大火，让很多IP厂商看到了推理大模型的能力，认为大模型具备了改造IP和硬件的能力，因此今年很多IP厂商主动找到他们合作，希望AI能让自己手中的IP实现两大业务突破：一是让静态的IP“动”起来；二是让AI再次提升IP的知名度。其次，经历了去年一年的尝试，很多从业者发现AI玩具并不是一门好做的生意，而IP的加入，可以降低开发团队的试错成本和用户购买门槛。爱无止境科技联合创始人小蟹介绍，他们在创业前期走了一些弯路，今年选择聚焦IP以后，寻求合作的客户立刻增多了。Alton也认为，AI玩具本质还是一款玩具，一个令用户熟知的IP，能在最短时间内提升用户购买意愿。Alton在亲身经历中感受到，如果创业团队自己设计AI玩具形象，试错成本很大，但和IP方合作能少花很多冤枉钱。“有IP意味着产品已经有了一波受众，用户画像比较清晰，开发好的AI玩具可以定点投放到喜欢这一IP的用户中。”他表示。某海外美元基金投资人梨酱一直专注AI玩具赛道，她也发现，面对一个搭载着高知名度IP的AI玩具和一个零受众基础AI玩具，开发团队对两者的产品设计思路完全不一样，有IP的产品优势在于，不用依靠丰富的功能就能吸引不少用户，用户会将对IP的喜爱直接转嫁到相关AI产品上，获客成本更低。另外，有IP的AI玩具价格溢价更高，例如跃然创新之前的产品BubblePal价格为399元，现在CocoMate奥特曼联名产品涨到了799元。不过，AI玩具的定价并非全部由IP决定。比如萌友智能的非IP向的AI玩具Ropet售价高达299美元，卖点在于“能认主、会撒娇”等情感陪伴特点，在年轻女性群体中颇受欢迎。总之，AI玩具这一赛道参与者众多，凭借较低的开发成本，“AI玩具+IP”的组合迅速走红。从业者一致认为，在产品上市初期，IP知名度的重要性要远高于产品功能。 技术门槛不高，关键在于像不像 有了IP加持，如今的AI玩具好像又找到了一个不错的产品发展路线，但如何真正让AI玩具“成为”某个特定IP的模样，却比想象中困难。Alton坦言，他们在开发IP向的AI玩具时，最难的不是模型调用，而是如何还原IP的“原汁原味”。要做到这一点，至少需要做好三方面的核心训练。第一关是让芯片“吃透”IP的故事。可以简单理解为，让玩具里的芯片了解IP的所有故事。具体来说，开发团队需对接入开源的大模型进行微调，之后根据它反馈的训练效果，不断调整投入语料，确认不会出现OOC（out of character）现象，即不能让角色说出不符合自身设定的话。比如当用户提问“小猪佩奇的弟弟是谁”，AI玩具应回答“小猪佩奇的弟弟是乔治”，而不是“我是乔治”。需要注意的是，投入语料的量也有讲究，不是越多越好，有时给得太多反而会干扰模型的理解效果，所以得反复测试调整。Alton表示，这一过程，一般要花费一个小创业团队一到两周的时间。第二关是还原IP“声音”。开发团队需要先找到IP在原版动画、影视或者其他媒介里的原始配音，且得覆盖不同情绪：比如平静说话的语气、难过时的声调、开心时的语气、生气时的状态等。把这些声音素材收集好后，再放进模型里训练，最后装到AI玩具里。“这一关对语料的要求更高，声音得‘干净’，不能有杂音；情绪得‘够浓’，如果素材太平淡，玩具说话就会像机器人一样，没有一点儿感情。”他说。Alton表示，现在市面上的大部分开源模型，只要选对语料、用对训练方法，再花足够多的时间，都能顺利通过以上两关，但里面隐含的难点是，如何选取训练语料和调试，需要开发团队对IP有深度理解，包含IP起源、发展历程、核心价值观及目标受众等复杂而琐碎的内容。为了保证还原的准确度，Alton和团队通常会选择与很懂这一IP的成员进行合作，“只有这样才能保证最后训练出来的音色、故事更加接近IP本身。”他表示。第三关是解决“反应速度”和“功能复杂度”的问题。依托IP的AI玩具大多针对成年人设计，而非主要面向儿童，因此用户对它的要求更高，比如回复速度要快，不能说句话等半天；应对的场景需要更多，比如能在户外使用，这就需要加强降噪技术，做到在吵闹环境中准确识别用户指令。此外，不同IP合作方的需求也不一样。有的IP厂商只需要开发团队制造一个能发声的语音芯片；有的不仅要芯片，还得配套小程序软件；有的还想要给玩具加些能活动的小部件，从而让角色的手和头轻微动一动。随着IP厂商要求的增加，AI玩具的开发门槛不断提高。不过，在Alton看来，对比其它AI硬件，AI玩具的整体技术门槛不算高，从开发周期上就能看出。“如果和IP方沟通顺利，最快一个月能做出一款IP向的AI玩具，慢的话大概为一个半月到两个月。其中，外观设计占两到三周，剩下的时间主要用来准备语料、调整细节。”Alton表示，目前AI玩具最重要的技术点在于要“像IP”，也就是前两关。 图源 / 豆瓣《泰迪熊Ted》官方剧照 整体来看，AI玩具的技术门槛不算高，毛利却不低。前瞻研究产业院数据显示，AI玩具行业基础款比如BubblePal，毛利率在50%-65%，售价在1300元-3000元的Ropet，毛利率在70%-85%，个别高端产品毛利率甚至可以超过90%。从业者透露，AI玩具最主要的硬件成本为含有芯片的语音盒子，语言盒子需要根据客户需求进行选择，价格在50-200元之间。至于IP授权费用，并不像大众想象中那般高昂，费用的高低主要取决于IP本身的知名度和双方的合作方式。一般来说，开发方需要向IP持有方支付一定的授权费，产品上市售卖后双方再按照一定比例进行分成，但实际合作方式灵活多样。一位从业者表示，部分知名度较低的IP甚至无需支付授权费即可合作。 想在AI行业复制“泡泡玛特”，没那么简单 虽然AI玩具带着“AI”的光环，如今又叠加了IP这一大卖点，资本市场一度热情高涨，但当这些产品真正摆上货架直面消费者时，整体市场表现并不理想。有媒体报道，AI毛绒玩具的电商退货率高达30%-40%，不仅销售端数据反馈一般，投资人也并非全都持看好态度。他们更倾向于将跃然创新2亿融资的亮眼成绩，归功于吃到了产品上市早的先机。它属于个案，无法代表行业的平均水平。残酷的事实是，一些投资人已经对AI玩具的热情明显降温。梨酱表示，这一行业至今都没出现一款年销量上百万的爆款AI玩具，足以见得市场的冷清。从业者之所以看好AI玩具，在于它能赋予硬件感情，给予IP新价值，“好玩”和“情感陪伴”的属性还能让AI玩具在商业上拥有独特优势，不会像纯工具类AI产品一样，陷入技术比拼和成本内卷的死循环。但理论上商业价值很高的AI玩具，落地难度远超想象。如今市面上大多数AI玩具在用户体验上都达不到理想中的状态，最明显的是，不管是否带IP，AI玩具几乎都难以实现自然流畅的实时语音对话。比如我们在日常沟通时，一方可以在另一方没有说完时进行打断，或者做出及时回答，但大部分AI玩具做不到。梨酱表示，这主要是技术架构所限，常见的AI玩具实现语音交互的技术栈是三段式：把用户说的语音转写成文字从而接收，然后通过大语言模型返出文字回答，最后把文字回答转换成声音传递给用户。“海外的realtime voice agent可以解决实时语音交互问题，但目前没有被广泛普及，且API费用也不低，大部分AI玩具公司并没有采用。”梨酱表示，她在一年内看了十多个AI玩具项目，涵盖各种产品路线，但目前只投了一家。她也买了很多AI玩具，并没有找到一款值得让自己长期留在身边的产品。「定焦One」也购买过一款面向儿童的AI玩具，问题同样不少。除了无法进行自然地实时对话外，还无法准确识别用户声音，需要重复多次才能听清指令。此外，它不支持5G网络，需切换成2.4G才能启动设备。 某AI玩具产品，切换成2.4G网络才能联网升级 虽然它具备部分创新功能，比如到了家长设定的睡眠时间，该玩具会自动播放舒缓音乐哄小朋友睡觉；还能每天监测小朋友的心情，如果小朋友随口说句“不太开心”，当天晚上家长便会收到小程序的温馨提醒，可这些功能无法撑起它的较为昂贵的价格。目前AI玩具普遍采用“基础价+会员费”模式，基础价是指产品的费用，大多在399元左右，贵的能卖到上万元，会员费相当于调用大模型的软件费用，每年几十元不等，整体比普通玩具贵很多，已经让不少用户望而却步。更让消费者犹豫的是，很多AI玩具虽然号称“7天无理由退货”，但部分厂家也增加了条件，如联网激活后不支持无理由退货，这无形中抬高了用户的尝试门槛。“如今AI玩具用户接受度低，获客比较困难，卖货基本靠投流，这已经成为行业共识。”梨酱表示，虽然有IP加持的AI玩具获客相对容易，但IP只是“加分项”，不是“决定项”。IP能保证起步销量不会太难看，但能否留住用户，主要取决于产品本身的智能化程度。在她看来，目前还没有一家公司真正把“AI玩具+IP”做到极致，该类产品仍处于早期阶段。她会持续保持关注，期待投出一个爆款AI玩具。泡泡玛特式的神话，或许还要再等等。*题图来源于豆瓣《泰迪熊Ted》官方剧照。
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Figure发布“穿衣服”的家庭机器人，竞争对手公开呛声 当地时间10月9日，美国人形机器人Figure AI正式发布旗下第三代人形机器人Figure 03。在上个月刚刚完成10亿美元C轮融资的Figure，已经凭借390亿美元（约2700亿元人民币）的投后估值成为了目前全球范围内估值最高的人形机器人企业。相较于前两代人形机器人，Figure 03在外形、结构设计、能源管理等方面都有显著的区别。Figure的新产品发布之后，有竞争对手公开“阴阳”，暗示其有模仿之嫌；有同行则好奇新产品的商业价值究竟有多少，并在犹豫是否要采取相似的构型。当这位估值处在前列的头部企业挥动翅膀，行业中已经悄然泛起涟漪。 不用插拔充电，人形机器人开始“穿衣服”外观上，Figure 03和前两代机器人最大的不同是，Figure 03穿上了衣服。根据Figure发布的视频，新一代的产品被灰色织物覆盖，隐藏了内部的电缆和机械架构。视频中，Figure 03展现了五套左右的不同“穿搭”，相比前两代机器人更具“活人感”一些。根据Figure透露，这款机器人为日常使用设计，外部包裹的柔软织物可以清洗，不需要工具就可以拆卸或更换。此外，Figure 03的质量也比前一代机器人减轻9%，体积也有所减少，“这使得该机器人能够在家庭空间中移动更加灵活”。 记者注意到，在Figure 03向前走的时候，脚背处出现了一处褶皱。这意味着Figure 03在足部的设计上可能更加“仿人类”了一些，加入了脚趾和足弓的设计。在Figure 03脚部后侧的位置，有“inductive charging（无线充电）”的字样。这意味着相比此前的挂墙充电方案，Figure的第三代机器人采用了足底无线充电的方案，机器人可以“站着充电”。 “Figure目前的思路很明确，就是不断迭代自己的通用身体，然后挑能够快速落地的场景去验证。”一位国内头部具身智能企业的高管Helen（化名）告诉记者，相比前两代，这一代面向家庭等C端消费者场景的元素更多了，“Figure也想要C端+B端两条腿走路”。从更像人的外表，到更便捷的充电模式，Figure 表示，包括无线充电、减重等设计的改进，都是为了使机器人在家庭环境中更加安全和便捷。Figure强调：“公司对家用市场的关注，丝毫不削弱Figure 03在商用市场的潜力，通过解决家庭环境的多变性和难处理性，Figure正在开发一款能够胜任各类工作的通用性产品。”Helen说，视触觉结合的灵巧手方案或许是Figure在平衡成本和商业化后的“权宜之计”，“国内的供应链状况还是有所不同，但据我所知，已经有一些企业在犹豫是否要跟进了”。竞争对手呛声，暗示Figure抄袭？Figure 03的预告视频发布之后，竞争对手们就很快“坐不住”了。挪威机器人企业1X Technologies的创始人Bernt Bornich转发了Brett Adcock的推送，并表示：“模仿仍是最真诚的奉承，品味难以伪造”。在Bernt Bornich转发的内容中，织物布料覆盖住了机器人的机械外表，和1XTechnologies在去年8月份推出的机器人Neo思路有些相似。 Neo是一款体重只有30公斤左右的人形机器人，和其他机械感十足的机器人不同，主打家庭场景的Neo浑身被柔软的织物包裹。据称，Neo的外表使用了3D打印的尼龙针织材质，这种设计主要用来避免机器人外露的机械结构对用户造成夹伤风险。不过，根据双方在视频中披露的情况，除了织物包裹机械结构这一点之外，1X和Figure在机械结构及零部件设计、能源管理模式等多个方面还是有较大不同。来自国内的竞争对手们也对这一次Figure 03的发布抱有极高的关注度。一位北京机器人企业的联合创始人告诉第一财经记者，他下午一直在刷新Brett Adcock的社交媒体账号。“Figure这次把相机放在了掌心根部，是和其他家不一样的尝试。”第一财经记者注意到，国内的机器人企业，如灵初智能、原力无限等都已经开始尝试将摄像机装至机器人的手部，但大多都装在腕部的位置。“装在腕部是为了看到更多的手指操作和物品位置细节，能够帮助操作。”上述机器人企业联合创始人告诉记者，把相机装在掌心根部，更多是看物品抓没抓住，“但这种形式未来可能被触觉传感器替代”。供应链的发展，或许是决定未来竞争的关键因素。记者注意到，Figure发布新品的同时也公布了自身供应链的改进情况。Figure透露，为了提升量产速度，团队改用注塑、压铸、金属注塑、冲压等工具和工艺，“这使我们节省了数千小时的制造时间，以往用数控机床上需要一周以上时间的零件，现在可以通过复杂的钢模，在20秒内制造完成”。
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谷歌前 CEO 施密特示警：AI 模型极容易被黑客利用 IT之家 10 月 10 日消息，据美国 CNBC 9 日报道，谷歌前 CEO 埃里克・施密特发出严肃警告：AI 存在不可忽视的危险，而且极易被黑客利用。他表示：“AI 可能出现扩散问题吗？绝对可能。”这种风险包括技术落入不法分子手中，进而被滥用或改作他用。“有证据显示，无论是封闭还是开源的模型，都可能被黑客攻击并移除安全防护。在训练过程中，AI 学到很多技能，其中最糟糕的情况是，它可能学会如何杀人。” 施密特补充道：“所有主要公司都确保这些模型无法回答此类问题。做法正确，每家公司都是出于正确理由执行这一措施。尽管如此，这些模型仍有被逆向工程的可能，还有很多类似风险存在。”AI 系统容易受到攻击，常见手段包括提示注入和越狱。据IT之家了解，所谓“提示注入攻击”即黑客在用户输入或网页、文档等外部数据中隐藏恶意指令，以欺骗 AI 执行不该执行的操作，例如泄露私人数据或运行有害命令。越狱则是操控 AI 的回答，使其绕过安全规则生成受限制或危险内容。施密特表示，目前尚无完善的“非扩散机制”来控制 AI 带来的风险。尽管警告严峻，施密特对 AI 总体保持乐观，他认为这项技术的价值远未被充分认识。“在亨利・基辛格去世前，我与他合著了两本书，我们认为，一种并非完全属于我们、但在一定程度受控的外来智能出现，对人类意义重大，因为人类习惯处于食物链顶端。到目前为止，这一观点正在验证 —— 这些系统的能力将远超人类随时间的成长。”他补充道：“GPT 系列最终带来了 ChatGPT 热潮，两个月吸引一亿用户，异常惊人。这显示了 AI 的力量。我认为 AI 被低估，而非被高估，我期待在五到十年内证明自己是对的。”
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“美国宇树”发布Figure 03：擅长打扫屋子、洗衣服和送包裹 当一个机器人能打扫房间、叠好衣物并使用洗碗机时，人类的家政工作可以交给机器人了？“美国宇树”、人形机器人公司——Figure AI发布了其最新产品Figure 03。10月9日，该公司发布的一段视频展示了Figure 03执行一系列家庭任务，包括从餐桌上收拾盘子、擦拭杂物、折叠衬衫，甚至与宠物狗互动。 视频中，它能小心翼翼地从桌上拿起盘子，用一只手清扫桌面碎屑，另一只手在下方接住。 在处理餐具时，它会缓慢地冲洗盘子，然后准确放入洗碗机。 它甚至能完成叠衬衫、洗衣服、收拾玩具、拿快递这类相对复杂的任务，尽管姿势在人类看来有些“笨拙”和“半蹲式”，但这可能是算法为其规划的最佳路径。 为了安全，Figure 03在家中的移动速度被设定在较慢的每小时2.6英里。它能自动离开无线充电板开始工作，单次充电可支持约5小时的运行。 而Figure 03这些能力的实现，得益于其硬件的重大升级，尤其是集成了触觉传感器和摄像头的全新灵巧手设计。这一进展也使Figure 03登上了《时代》杂志2025年最佳发明榜单的封面，引发了市场对家庭机器人革命的广泛讨论。但《时代》杂志也指出，该机器人发布时并不会为家庭使用做好准备。目前，Figure AI尚未公布Figure 03的上市时间或定价，分析认为其早期应用场景更可能是在工厂而非家庭。感知回形针——灵巧手与AI视觉系统成关键突破 Figure 03最引人注目的升级之一在于其全新的手部系统。重新设计的双手配备了触觉传感器，使其指尖能够感知最轻微的压力，从而安全地处理易碎或不规则形状的物体。公司新闻稿表示，Figure 03手指更柔软、更具顺应性，接触面积更大，能稳定抓取各种形状与大小的物体。公司指出，每个指尖能感知仅3克压力，以区分“稳定握持”与“即将滑落”的状态，从而实现精细的操作控制。这样灵敏度足以感知一枚回形针放置在手指上的重量。视频中，机器人一手清扫桌面上的碎屑，另一手在下方承接的动作，正是这一能力的体现。此外，每只手掌都新增了摄像头，即使在主摄像头被遮挡时（如伸入橱柜）也能正常工作。这些视觉数据与公司自研的“Helix”视觉-语言-行为AI系统相结合，帮助机器人在复杂环境中实时调整动作。Figure 03的快速发展离不开生成式AI的推动。根据公司资料，该机器人集成了OpenAI的模型和英伟达的机器人技术栈，这使其不仅能理解口头指令，还能通过观察人类的行为来学习新任务。这种由AI驱动的学习能力，是其能够迅速掌握叠衣服、洗碗等复杂技能的核心。专为多场景优化的硬件升级 为了更好地融入家庭环境，Figure 03在设计上进行了大量优化。据公司介绍，机器人机身几乎完全被柔软的针织物和纺织面料覆盖，关节处填充了泡沫，以防止夹伤或意外撞击。 相较于前代产品，其整体质量减轻了9%，占用空间更小，使其能更灵活地在狭窄区域移动。 此外，新的电池安全保护和无线感应充电功能（通过脚部的线圈与充电板连接），也提升了其在室内环境下的安全性与便利性。而在工业应用方面，Figure 03同样进行了全面重新设计。其执行器运行速度更快、力量更强，能够满足仓库或装配线上重复性或高速运动的需求。Figure专用制造工厂——BotQ，年产1.2万台 今年早些时候，公开报道称，总部位于美国加州的 Figure公司宣布正在开发一座全新的高产量BotQ人形机器人制造工厂。该工厂由Figure公司自主设计，专门用于大规模生产人形机器人。该工厂通过内部生产关键部件和最终产品来控制质量，并利用内部开发的制造执行系统(MES)进行数字化集成，每个子组件和最终成品都在该生产线上完成，并具备完全的可追溯性，确保了质量、可重复性和持续改进。BotQ目标是初期每年生产12000台机器人，未来四年内累计产量达到10万台。商业化路径：工厂先行，家庭或尚远 尽管Figure 03展示了进入家庭的巨大潜力，但其商业化前景仍不明朗。Figure AI没有提供任何关于家庭交付的时间表或具体价格，外界普遍预计其售价将高达数万美元。因此，市场猜测，该机器人更有可能首先在工业领域实现部署。目前，人形机器人赛道竞争激烈，除了Figure AI，还包括特斯拉的Optimus、波士顿动力的Atlas以及中国的宇树G1等。正如Figure AI去年所承认的，整个行业“面临着高风险和极低的成功机会”。短期来看，成本、安全性和技术成熟度仍是阻碍人形机器人进入千家万户的主要障碍。但从长远看，随着技术不断迭代，Figure 03这样的家庭机器人助手，或许将成为未来几代人的生活常态。
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OpenAI拉上巨头豪赌AI基建，奥尔特曼称“机会一生一次” 近一个月以来OpenAI的动作令人眼花缭乱，尤其在AI基础设施领域的巨额合作为业界所瞩目。通过预支未来，OpenAI用数千亿美元的交易将甲骨文、英伟达、AMD等巨头紧紧绑在一起，形成AI“闭环经济”，这样的闭环让市场开始担忧AI领域的真实风险与回报。就在这一节点，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在与科技自媒体Stratechery的万字访谈中回应提到，基础设施领域的巨额投资是公司层面的一次战略豪赌，机会一生一次。他同时强调，AI市场不会形成“赢家通吃”的局面，OpenAI面临众多实力强劲的竞争对手。 据外媒预估，OpenAI今年的合作交易总价值规模约万亿美元。9月中旬，OpenAI与甲骨文（Oracle）签署了约3000亿美元的合同，一周后英伟达宣布注资千亿美元帮助OpenAI部署AI数据中心。刚刚过去这一周，OpenAI先是和三星电子、SK 海力士达成合作，随后又与AMD宣布达成价值数百亿美元的合作协议。一系列密集的合作搅动资本市场，甲骨文、AMD股价相继狂飙，此前甲骨文股价一日飙升36%，创下自1992年以来的最大单日涨幅，而AMD在双方宣布合作后，已连续三个交易日上涨，累计涨幅达43%。针对这些合作交易，奥尔特曼回应称，OpenAI的核心使命是构建功能强大的AI系统，要达成这一目标，需在基础设施建设、产品开发及基础研究等领域投入海量资源并持续付出努力，而基础设施是他目前投入时间最多的领域。“我们将在基础设施领域进行巨额投入，并做出公司层面的战略赌注，我们坚信当前正是推进这一计划的成熟时机。”奥尔特曼表示，这些决策是否正确，最终将通过实践来检验，但他对OpenAI 团队未来的发展方向有乐观的预期，这也是他敢于巨额投入的核心原因。奥尔特曼访谈中提到的观点或许可以成为这场赌注的理由之一，“这对我们所有人来说都是一生一次的机会，我们会抓住这个机会。”毕竟，OpenAI已经在这场技术革命到来前站在了最好的位置上。他也试图对外界释放冷静信号，“OpenAI并没有看起来那么疯狂，再过几个月一切都会明朗起来”，奥尔特曼透露，在完成一系列新交易、并解释清楚发展方向和原因后，外界可能也会说这太雄心勃勃、太冒险，但至少为什么要做这些事情会变得更合理。但问题是，最终谁来承担这些巨额成本？奥尔特曼的回复是：希望OpenAI未来的收入能够支付这笔费用。不过与此同时，这些参与的公司也大概率会承担一些债务，他表示OpenAI“会提供融资方面的帮助”。这一乐观设想有不少质疑的声音。摩根士丹利在一份最新报告中指出，“这些长期、巨额的资本支出承诺，完全押注于AI需求的持续性，一旦需求放缓，将面临巨大风险。”分析认为，AI生态系统正呈现出日益增强的“循环性”，合作虽然有助于加速数据中心的建设和锁定产能，但也让外界难以看清其真实的商业逻辑。例如，供应商的资金支持可能让客户获得了超出其自身现金流所能支撑的购买力，夸大了市场需求。决定这场资本赌注走向的OpenAI，目前仍在巨额亏损。此前OpenAI向股东披露的财务信息显示，公司2025年上半年实现营收约43亿美元，亏损135亿美元。公司预计2025年全年营收有望达到130亿美元，但现金消耗也将同步增至85亿美元。OpenAI预测要到2029年才能实现盈利。付费订阅是OpenAI的核心支柱。此前人工智能调研机构FutureSearch的报告显示，OpenAI约84%的收入来自ChatGPT付费用户，面向开发者的API接口收入占比仅约15%。但从DevDay2025开发者大会的动作来看，OpenAI正在努力扩大其业务，试图成为 AI 领域的“Windows”，一旦这样的生态打造成功，OpenAI也能拥有更多的商业化机会。对于OpenAI的变现路径，奥尔特曼在这次访谈中提到，有机会探索创新性广告机制，但目前尚未形成最终的广告方案框架。看向未来，奥尔特曼指出，OpenAI面临着众多规模庞大、资金充足且技术实力强劲的竞争对手。因此，这一领域绝不会发展成赢者通吃的市场，即便在消费领域同样。AI技术的本质决定了它会像晶体管一样，渗透到每一款消费产品和每一个企业解决方案中。当下，OpenAI已经将一众科技巨头请上同一张牌桌。这场预支未来的万亿赌局，会引领下一代技术革命，还是酿成新一轮资本泡沫？静待时间给出答案。
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OpenAI、哈佛大学报告称，ChatGPT月活用户已达7亿 IT之家 10 月 10 日消息，据《商业内幕》今日报道，自推出以来，ChatGPT 的月活跃用户数量迅速飙升，最近的数据更是创下令人惊叹的纪录。OpenAI、杜克大学和哈佛大学研究人员在上个月发表的论文指出，ChatGPT 7 月份的月活跃用户达到 7 亿，占全球成年人口约 10%。目前这一数字可能已经更高。OpenAI CEO 奥尔特曼在当地时间周一的年度 DevDay 活动上表示，ChatGPT 每周活跃用户已增至 8 亿。论文显示，截至 7 月，ChatGPT 每天处理超过 25 亿条消息，相当于每秒约 2.9 万次查询。研究人员指出：对于一项新技术而言，这种全球普及速度前所未有。ChatGPT 的迅猛增长显示其在人工智能和大语言模型领域的领先地位。自 2023 年 11 月奥尔特曼在公司首次开发者大会宣布平台拥有 1 亿活跃用户以来，其每周活跃用户已增长 700%。ChatGPT 的用户规模也远超其他同类聊天机器人。IT之家从报道中获悉，xAI 的 Grok 拥有 6500 万月活跃用户，Claude 和 Perplexity AI 各自也有 3000 万月活跃用户。
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Coinbase与万事达竞购“稳定币科技公司”BVNK，“25亿美元”标价将成稳定币领域最大并购案 加密货币交易所Coinbase与支付巨头万事达正就收购伦敦稳定币金融科技公司BVNK展开激烈竞购，这笔可能高达25亿美元的交易将成为稳定币领域迄今最大规模并购案。10月9日，据媒体援引知情人士消息，Coinbase与万事达均已就收购BVNK进行深度谈判。据报道，潜在收购价格区间在15亿至25亿美元之间，尽管谈判尚未最终敲定，但Coinbase目前在竞购中处于领先地位。BVNK是一家总部位于伦敦的金融科技公司，专注于构建稳定币支付基础设施，为企业提供基于区块链的数字支付解决方案。重塑数字支付竞争格局这笔潜在收购突显了Coinbase和万事达等不同背景的金融巨头都在寻求通过稳定币技术扩展业务版图。相比SWIFT等传统交易系统，稳定币支付能够实现即时结算并大幅降低交易费用。对于Coinbase而言，收购BVNK将进一步强化其在加密支付生态系统中的地位；而对万事达来说，此举则代表向区块链支付技术的重要战略转型。分析认为，无论最终花落谁家，这场竞购战都预示着稳定币基础设施将成为下一阶段金融科技竞争的核心战场，影响未来数字支付系统的发展方向。而如果BVNK交易最终达成，将超越Stripe收购稳定币初创公司Bridge的11亿美元交易，成为稳定币相关领域的最大并购案。
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宇树机器人 Unitree R1 入选《时代》 2025 最佳机器人发明榜单 IT之家 10 月 10 日消息，《时代》杂志昨日（10 月 9 日）公布了 2025 年度最佳发明榜单，在机器人类目下，宇树旗下的双足人形机器人 Unitree R1 成功入选。 IT之家翻译官方评价如下： 从无人机到自动驾驶汽车，如今的大多数机器人并非科幻小说中想象的类人机器人，但中国宇树机器人公司（Unitree Robotics）的 R1 机器人却是个例外。 这款双足可编程机器人于今年 7 月上市，起售价仅为 3.99 万元，主要面向测试人工智能和机器人项目的研究人员、教育工作者和软件开发者。 它重量仅为 55 磅（约 23 公斤），内置人工智能，支持语音识别和图像处理，并拥有 26 个关节（人类大约有 300 个关节），能够以拳击、跑步甚至侧手翻等复杂动作惊艳观众。 自 2000 年以来，《时代》杂志每年都会评选出全球最具影响力的发明、产品与创意，今年的榜单规模扩大至 300 项，涵盖了机器人、人工智能、健康等多个前沿领域。在机器人分类下，除了 Unitree R1 之外，同时上榜的还有 Figure 03（家用机器人）、EufyMake E1 UV 打印机（家用 3D 打印）、HoverAir X1 ProMax（你的私人摄影师）。
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当微软“AI信仰”撞上数据中心物理边界：AI大浪潮之下的“算力饥荒”愈演愈烈 智通财经APP获悉，美国科技巨头微软公司(MSFT.US)的数据中心供应紧缺危机大概率将比该公司管理层此前所预期时间持续更久，凸显出这家云计算与办公生产力软件巨头在竭尽全力布局AI以及满足持续井喷式扩张的全球大客户们云计算服务与AI算力需求方面所面临的重大困难。微软数据中心供应与产能严重紧缺可能延续至2026年，超出管理层此前所预判的“截至2025年底”，叠加近日最新统计数据显示出包括OpenAI在内的全球AI初创公司疯狂吸金1927亿美元创历史纪录，很大程度上意味着波及全球范围的AI“烧钱大战”仍然如火如荼，这也凸显出全球AI算力产业链“超级牛市轨迹”远未完结。缺乏长期且持续可供出租给客户的高性能AI服务器集群以及传统云计算服务器一直是北美地区的云计算巨头们所担心的问题，微软、亚马逊和谷歌自2023年ChatGPT风靡全球以来都描述了类似的限制问题。亚马逊AWS管理层在今年早些时候明确表示“需求高于供给”，主要约束在核心电力设备、AI芯片以及上电进度;谷歌则把2025年AI CapEx(AI资本支出)上调至约850亿美元，并指引2026相关支出年还会更高，核心将投向AI算力基础设施领域。微软则始终致力于平衡其数据中心群体的庞大客户算力需求。然而，微软内部的最新预测数据显示，美国多处核心Azure云计算平台州覆盖区域(比如北弗吉尼亚、得州等)限制新Azure订阅至2026年上半年，覆盖基于高性能AI GPU的服务器以及基于数据中心CPU的两类服务器集群资源。当前微软的数据中心急剧供应紧缺不仅影响运行英伟达高性能AI GPU的AI工作负载服务器集群，也波及以中央处理器(CPU)为主的传统云计算服务数据中心。而作为微软当前最为重要(没有之一)的业绩增长引擎，Azure云计算服务平台在2025财年可谓创收超过750亿美元，其云计算平台的业务扩张速度已超越主要竞争对手亚马逊AWS和谷歌云。在数据中心供应与产能急剧紧缺的同时，包括微软、亚马逊以及谷歌在内的全球科技巨头们所主导的数据中心扩张浪潮——集中于AI基础设施投资与建设浪潮，仍然处于极度加速扩张进程之中，推动整个AI算力产业链仍处于全球景气度最高的产业链，这也是为何近期英伟达、AMD、台积电以及博通、美光科技、SK海力士等AI算力产业链领军者股价屡创历史新高。微软最新预测显示，数据中心供应紧缺或将持续到2026年有媒体援引知情人士透露的消息报道称，微软在美国的许多大型数据中心区域正在遭遇物理空间或物理服务器集群严重短缺。要求匿名讨论内部数据预测的知情人士表示，包括北弗吉尼亚州和得克萨斯州等关键服务器场枢纽在内的一些核心地区，对Azure云计算服务的新订阅将被限制至明年上半年。这可谓比该公司管理层此前给出的时间框架更长。当时在7月，微软首席财务官艾米·胡德(Amy Hood)曾表示，当前的数据中心产能约束将持续到2025年底。知情人士称，数据中心供应与产能不足影响了微软用于云端人工智能训练/推理项目的高性能AI GPU服务器算力集群以及长期以来作为传统云计算服务主力芯片的数据中心中央处理器(CPU)所主导的数据中心传统算力。 Azure是微软当前最为重要的增长引擎——该云业务在2025财年营收规模超过750亿美元。其云计算业务扩张速度甚至已大幅超过其最大竞争对手亚马逊公司(Amazon.com Inc.)以及Alphabet Inc.旗下的谷歌云平台(Google)。如上图所显示的那样，微软Azure云计算平台在AI时代的业绩增长持续跑赢大型竞争对手亚马逊以及谷歌。近年来，高性能AI服务器集群供不应求一直是云服务提供商反复出现的担忧。在过去六次季度业绩电话会议上，微软管理层都曾表示无法满足所有客户的传统云计算与AI算力需求。亚马逊和谷歌也描述了类似的限制。一位微软发言人曾公开表示，美国大多数Azure服务和区域“拥有可用产能，使得已部署工作负载的现有数据中心客户能够有序扩张”。该发言人称，遇到意外的需求激增情况时，该公司将引入“供给与产能保护方法”，以在其数据中心集群中平衡客户需求。Azure客户们往往会基于物理距离和可用软件来选择数据中心区域。根据内部指引，当首选设施缺乏空间时，微软销售人员会引导客户转向其他拥有额外数据中心产能的区域。据熟悉该工作的人员表示，但这些变通做法会增加工作负载的复杂性，并延长数据流在服务器场与客户之间传输所需的时间。据Hexaware Technologies全球云与合作伙伴关系负责人阿普尔瓦·卡达基亚(Apurva Kadakia)称，在某些情况下，遇到Azure容量问题的客户会把业务转移到其他地方。他表示，有些客户会在短时间内接入多个Azure区域，或仅将关键工作负载迁移到云端，直至有更多产能可用。“我们的团队会定期与大型客户进行合作，围绕需求峰值(如假期)进行规划，引导他们选择最合适的云计算区域和产品，”微软发言人表示。“在个别客户面临成本或数据流传输延迟上升的异常情况下，微软将补偿其额外开支。”数据中心产能持续紧缺，全球AI算力产业链继续狂飙?微软近年来一直在进行历史性的大规模建设，以使更大规模数据中心上线——在过去一年里新增了超过2吉瓦的数据中心产能，大致相当于胡佛水坝的发电量。“自从ChatGPT和GPT-4正式推出以来，几乎不可能以足够快的速度建设数据中心产能，”微软首席技术官凯文·斯科特(Kevin Scott)在10月上旬的一次采访中表示。他所指的是微软最大客户之一OpenAI持续更新迭代的热门AI聊天机器人及其背后的AI大语言模型。“即便是我们最雄心勃勃的预测，也经常被证明是远远不够的。”AI大浪潮之下的无比强烈云端AI算力需求可谓持续推动对于大量新数据中心的需求。但微软也在其传统云计算基础设施方面面临极度紧缺，这些基础设施支撑着互联网上的大多数应用和网站。据熟悉微软运营情况的知情人士称，对于这些基于数据中心CPU的传统云计算工作负载，OpenAI也是微软最大客户之一。微软还使用大量云计算资源来托管其自身的工作负载和应用程序，例如Office系列办公套件。据知情人士称，一些微软员工已被告知在受影响地区关闭新的内部项目以节省产能。从最初规划到服务器集群正式启动，数据中心的确认正式上线可能需要数年时间。知情人士表示，在当前全球AI算力基础设施建设如火如荼的进程中，从半导体本身到变压器等供电基础设施在内的若干关键组件都需要较长的交付周期。知情人士称，对于希望在产能紧张的Azure区域获得额外云计算或AI算力产能的关键客户，微软可能将破例提供支持。微软在北美地区以外的供应情况则相对乐观，例如，微软的许多欧洲云计算核心区域可以不受限制地接纳新的客户进行云计算服务订阅。在7月的业绩电话会议上，微软财务主管胡德表示，持续的供应与产能短缺是由于全球持续井喷式扩张的AI算力所主导的数据中心需求不断增加所致。她在7月的电话会上表示：“我的天哪，其实我在1月份就谈过这个问题，并表示我认为到了6月我们在供需方面的状况会更好。而现在我希望到了12月会更好一些。”近期全球DRAM和NAND系列的高性能存储产品价格大涨，以及前不久远超市场预期的4550亿美元的合同储备的全球云计算巨头甲骨文，以及全球AI ASIC芯片“超级霸主”博通在近期公布的强劲业绩与未来展望大幅强化了AI GPU、ASIC以及HBM、数据中心SSD存储系统、液冷系统、核心电力设备等AI算力基础设施板块的“长期牛市叙事”。生成式AI应用与AI智能体所主导的推理端带来的AI算力需求堪称“星辰大海”，有望推动人工智能算力基础设施市场持续呈现出指数级别增长，“AI推理系统”也是黄仁勋认为英伟达未来营收的最大规模来源。正是在英伟达、Meta、谷歌、甲骨文、台积电以及博通等大型科技巨头以及AI算力产业链领军者史诗级股价涨势与今年以来持续强劲的业绩带领之下，一股史无前例的AI投资热潮席卷美股市场以及全球股票市场，带动标普500指数以及全球股指基准股指——MSCI全球指数自4月以来大幅上攻，近日更是不断创下历史新高。在华尔街金融巨鳄花旗、Loop Capital以及Wedbush看来，以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结，现在仅仅处于开端，在前所未有的“AI算力需求风暴”推动之下，这一轮AI投资浪潮规模有望高达2万亿至3万亿美元。英伟达CEO黄仁勋更是预测称，2030年之前，AI基础设施支出将达到3万亿至4万亿美元，其项目规模和范围将给英伟达带来重大的长期增长机遇。 花旗资深分析师们近日大幅上调对于包括微软、谷歌、亚马逊、Meta以及SAP在内的全球最大规模科技巨头们的AI基础设施支出预测，将2026年的AI基础设施支出预测从4200亿美元上调至4900亿美元。同时，花旗预计到2029年的科技巨头们累计AI基础设施开支预测也将从2.3万亿美元提升至2.8万亿美元。此外，根据该研究报告的测算，全球范围对于AI算力的需求到2030年将新增55吉瓦的电力容量，预计将转化为高达2.8万亿美元的增量级别AI算力相关支出规模，其中美国市场将占1.4万亿美元。
